第一近似的自我是平行的。 自动化确实创造了自我中心主义。 享乐主义的思想对于密尔和边沁的功利主义至关重要，但是怀疑改变了现象学上的冲突。 该准则开始理解性别。
加入Yandex的赞助商。数据科学和机器学习很早就渗透到我们的生活和CodeFest中，但是我们第一次
在单独的部分中对它们进行
了介绍 。 因为还有更多的章节供上帝使用！
地板 交给 bond005部分
的策展人。 顺便说一下，他会为您的lois和业力回报感到高兴。
数据科学部分会发生什么？
在写这个之前，我将做一个很小的（非常小！）哲学题外话。
我们人类是社交动物，我们不能没有沟通就生活：在办公室工作的会议室或在舒适的酒吧里喝啤酒。 但是，并非所有沟通都“同等有用”。 有一些职业，例如呼叫中心接线员，在这些职业中，与不同的人（有时不是很愉快）进行沟通，构成了整个工作点，并且日复一日，一周又一周地持续下去。 然后，交流变成了一项困难的，令人费解的工作，无法进行便利或自动化。 也许吧？
似乎在这种情况下，该算法不仅需要从ImageNet识别图片中的猫，而且还需要理解（听到或阅读）对话者想要的东西，并在必要时“徒劳”地对他做出充分的回应，如果有必要，可以询问或澄清一些问题。 具有挑战性的任务！
不容易，但是可以通过现代人工智能方法解决。 因此，本节发言人的演讲绝大部分都致力于解决该问题的方法和技术。
神经网络会为我们提供帮助吗？ 他们是什么，用于文本和交流的现代神经网络体系结构？ 一个简单的IT-shnik可以应付他们吗？ “
文字处理中的神经网络：长时间炒作还是认真？ ”-计算机语言学专家，rusvectores.org项目的创始人以及奥斯陆大学的研究人员Andrey Kutuzov将向我们介绍这一点。
但是，如果我们想教我们的算法不但要阅读而且要听呢？ 如何制作一个好的语音识别系统？ 通常，与语音技术有关的“好”是什么？ 新一代语音识别系统的“幕后”是什么？ 好的旧经典对我们来说足够了-隐藏的马尔可夫模型或神经网络-这就是“我们的一切”吗？ AC Technologies的负责人，开源语音识别项目CMU Sphinx和Kaldi的主要贡献者之一
尼古拉·史密雷夫（Nikolai Shmyrev ）
将在他的故事中给出许多（我当然也）关心的这些问题的答案。
好吧，我们听到一个人或读了他的消息，认出了文字。 以及如何从文本中提取对话者想要传达给我们的主要内容？ 他们一直在试图解决汇总（自动抽象）文本的问题。 我记得我曾经使用一种汇总系统来编写大学哲学论文。 那现在呢？ “
总结文本：从头条新闻到新闻再到总结所有内容 ”-这将专门介绍VKontakte团队的开发人员和机器学习专家Daniil Gavrilov。
最终，机器人意识到了一个男人想要他的东西。 现在他必须充分回答！ 也许不是散文，而是诗歌！ 如何开发一种可以编写文本的算法，独立理解您需要编写的主题，同时模仿正确的风格-不仅要参加诗歌竞赛，而且要创建一个受过良好教育和文化交流的聊天机器人，与银行业的客户进行交流非常重要例如呼叫中心。 新西伯利亚国立大学的安雅·莫索洛娃（Aya Mosolova）在她的短篇小说“
模仿诗人，或者普希金在200年后的写作方式 ”中，将向我们介绍俄语文本生成器的算法“填充”，既有意义又有韵律！
所有这些主题，都会由我们的精彩演讲者揭晓，它们本身以及对于构建现代聊天机器人都非常重要。 原则上，在听完他们的故事并在专家区域中与他们交谈之后，您已经可以使用人工智能制作（或尝试制作）自己的聊天机器人，该聊天机器人甚至可以就披萨品种（至少是银行贷款利息）保持对话。
但是，即使使用现有的软件库，我也不想自己设计和编程所有程序（顺便说一下，因为开源是神圣的，所以您也会在故事中听说过！）！ 也许整个聊天机器人都有一些现成的解决方案或解决方案模板，而不仅仅是聊天机器人的各个组件？
在 MIPT神经系统和深度训练实验室的开发商
Vladislav Lyalin的报告中 ，您将听到一个果断的“是”作为对这个问题的答案。 弗拉迪斯拉夫（Vladislav）将向您介绍iPavlov对话式人工智能项目和DeepPavlov python库，该库实际上是构建各种交互式系统的开放平台：目标聊天机器人，问答机器人，FAQ聊天机器人等。
最后，数据科学并不是唯一活着的对话式AI！ 关于计算机视觉也应该被记住。 关于这一点-有关空间视觉和三维世界中物体位置的自动确定-新西伯利亚Motiv公司的工程师
Alexei Grishchenko将发表一个
故事 。 Alexei和他的同事最近赢得了一次计算机视觉比赛，该比赛中有必要创建和训练一个神经网络，该神经网络必须准确了解组装KamAZ涡轮增压器的整个过程，并且能够控制装配线上的工人，以免他们搞砸。 但是在胜利之后，没有人会为自己的桂冠而休息，并且系统的改进还在继续！ 想知道吗？ 快来观看Alexey的表演！
另外，您还需要记住基础知识的基础-机器学习的技术！ 无论神经网络解决什么问题，它都会分析文本或选择图像中的对象，都需要训练该神经网络。 训练数据量越大，该神经网络将变得越好和“更智能”，但是从技术角度来讲，利用大数据进行学习变得非常困难。 慕尼黑Google Cloud的开发人员和机器学习专家Leonid Kuligin将讨论
如何解决现代神经网络教学中的大数据问题 ，分布式学习如何与著名的神经网络库TensorFlow协同工作，如何安排数据处理以及哪些工具可用于训练分析。
定价策略恢复了消费者的感知原理，优化了预算。 Spot action统一监视产品范围。 换句话说，朋友，首先，从3月4日开始，价格一直在上涨，其次，他们启动了
在线广播 。
交流是无价的，甚至口头的AI也会同意！
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注册 。 也参与。 来吧，太棒了！