Старт курса «МL-инженер» в Академии Globus!
AI и ML (machine learning, машинное обучение) в топе трендов на IT-рынке, а спецов уже не хватает.

Сейчас у тебя есть возможность пройти видеокурс, разработанный практиками успешных IT-компаний и преподавателями ВУЗа, и стать востребованным специалистом по ML с зарплатой от 160 тысяч рублей в месяц!

Осваивай материал в свободное время и в комфортном для себя режиме.

Курс предназначен для самостоятельного изучения основ машинного обучения и языка программирования Python и представляет собой серию видеоуроков (в общей сложности 180 часов, разбитых на тематические модули) и материалы для практических занятий.

Внимание! Вернем деньги за курс при его успешном прохождении и трудоустройстве у нас в компании.

Присоединяйся!

Подводим итоги уходящего года и рады поделиться новым опытом с вами! Приглашаем на онлайн встречу с опытными разработчиками, мы поговорим о машинном обучении в мобильной разработке, server-driven интерфейсах и кросс-платформенной разработке. Ну и, конечно, по традиции самых активных участников ждут новогодние подарки.

ПРОГРАММА МЕРОПРИЯТИЯ

17:00 - 17:50 Mobile developer vs machine learning. Flawless victory! 

Машинное обучение - актуальная тема для мобильной разработки. Рекомендации в поиске, распознавание текста, классификация изображений - все это распространенные сценарии. Но что делать, если стоит задача интегрировать ML в приложение, а свободных ML-инженеров нет? Делать все самим! 

В этом докладе мы расскажем о том, как современные инструменты позволяют непрофильным специалистам справляться с типовыми ML-задачами. Речь пойдет о том, как на основе готовых решений создать свое под конкретную задачу. Бонусом рассмотрим проблему деплоя моделей на устройства пользователей. 

Докладчик: Дмитрий, разработчик мобильных приложений. Любит короткие проекты, обожает реализовывать пользовательские интерфейсы.  

17:55 - 18:40 Удаленная конфигурация. Меняем приложение без единой строчки кода. 

Хотели бы вы иметь возможность кастомизировать свое Android-приложение, управлять его поведением и добавлять новые функции так, чтобы пользователи этого не заметили? Мы расскажем, как сделать это без единой новой строчки кода и использования магии.  

Из доклада вы узнаете, для каких целей могут потребоваться подобные манипуляции, как выполнить их на практике и на что обратить внимание в ходе реализации.  

Докладчик: Дмитрий, разработчик мобильных приложений. Старается быть в тренде всех направлений и решений из мира современной Android разработки.  

18:45 - 19:30 Flutter в продакшене. Оно того стоило? 

Поделимся нашим опытом создания приложения под iOS и Android на Flutter для работы с умными устройствами. Расскажем, какие “рекламные обещания” оправдали и даже превзошли наши ожидания, а где нас встретили непредвиденные трудности. Рассмотрим переход на модный фреймворк с точки зрения нативного разработчика. 

Докладчик: Андрей, старший разработчик мобильных приложений, занимается мобильной разработкой более 5 лет. Последние два года активно занимается разработкой кросс-платформенных приложений с использованием Flutter

16 сентября приглашаем на вебинар по DataScience:

В программе встречи 3 доклада:

Павел Шашкин, Senior Data Scientist из Нижнего Новгорода расскажет про язык Julia:
"Если вы решаете вычислительно тяжёлые задачи или работаете с большими объёмами данных, то Julia благодаря своей гибкости, JIT-компиляции, встроенной поддержке асинхронных, параллельных и распределённых вычислений может стать выгодной альтернативой привычным инструментам.В рамках доклада мы обсудим области применения, особенности дизайна и текущие планы проекта."

Екатерина Деревянка, Data Scientist из Самары с докладом:
Реконструкция позы человека в 3D: как мы делали виртуального тренера
"Расскажу о том, как можно восстановить позу человека в 3D, если у вас есть только одна камера и поделюсь своим опытом работы с 3D позами, с какими подводными камнями столкнулась. Рассмотрим, как 3D позы могут быть применены для анализа физической активности человека.
Доклад будет интересен тем, кто работает с Pose Estimation, занимается задачами компьютерного зрения, или просто увлекается машинным обучением".

Сергей Смирнов, Lead Data Scientist из Санкт-Петербурга будет говорить про Рекомендательные системы - от ритейла до хедж-фонда.

"Я расскажу про техники, которые используются для построения таких систем и остановлюсь на некоторых интересных проблемах, которые приходится решать епамерам в ходе разработки рекомендательных систем.
Доклад будет интересен дата саентистам и инженерам, которые работали в области разработки рекомендательных систем или интересуются этим доменом".

Ссылка на подключение к трансляции будет отправлена в ответном письме внутри приглашения в календарь: https://epa.ms/data-science-webinar

Мир IT все плотнее переплетается с ML, машинным обучением. В компании MERA уже реализовано несколько проектов по ML, в том числе мы создали систему распознавания автомобильных номеров на въезде в наш офис. Разработка велась с чистого листа, поэтому команда пробовала разные пути, подходы и инструменты. Приглашаем всех желающих узнать подробности этого проекта и пообщаться о машинном обучении!

На митапе мы расскажем о тех нюансах разработки, которые не так очевидны на старте проекта. Например, точность распознавания существенно зависит от характеристик камер и состава данных. Также при выборе архитектуры системы стоит учитывать сколько данных потребуется для обучения.

Рассмотрим все этапы реализации проекта, но особенно сосредоточимся на этапе доработки прототипа решения. Именно на этом этапе, на наш взгляд, возникает большинство неочевидных трудностей.

Программа мероприятия:

🏁 От теории к работающему прототипу
Юрий Яхно, Технический лидер ML-сообщества в MERA

Задачу распознавания символов уже решают студенты, но так ли легко узнать автомобильный номер. Рассмотрим этапы распознавания номера и трудности, с которыми мы при этом столкнулись.

🏁 Подводные камни внедрения системы
Георгий Дюльдин, старший разработчик в MERA

В процессе выступления мы ответим на каверзные вопросы: как настройки камеры влияют на качество результата? как перейти от обработки отдельных картинок к работе с видеопотоком? как добавить в систему новые данные для обучения, имея очень ограниченные ресурсы? и другие вопросы из зала.

Участие бесплатное, необходима регистрация.

19 октября 2019 года в столице Приволжья состоится второй фестиваль цифровых технологий для разработчиков iFEST Nizhniy Novgorod. Местом проведения фестиваля станет технопарк “Анкудиновка” (Нижний Новгород, ул. Академика Сахарова, д. 4). Событие организует для ИТ-сообщества Международный кластер информационных технологий Нижегородской области (iCluster).

Фестиваль направлен на продвижение технологий ИТ-компаний, развитие профессионального сообщества разработчиков, поддержку ИТ-стартапов.

В фестивале примут участие более 128 действующих ИТ-компаний, более 1024 разработчиков, первые лица корпораций и вузов.

В рамках фестиваля будет проведена конференция «256 оттенков Senior’a», где с докладами выступят спикеры российских и международных ИТ-компаний. Они расскажут о самых актуальных и востребованных направлениях разработки и новинках ИТ-рынка. На воркшопах эксперты платформы для обучения и трудоустройства HiBrain.ru поделятся с участниками секретами программирования в области Machine Learning, GameDev и Web-дизайна.

Участников фестиваля ждут увлекательные квесты, конкурсы, розыгрыши и другие интеллектуальные развлечения!

🔔 5 сентября ждём вас на DataScience митап!

На встрече разберем 2 темы:
1. Машинное обучение в анализе электрокардиограмм.
Спикер: Николай Золотых, профессор и доктор физико-математических наук ННГУ им. Н.И.Лобачевского.
2. Извлечение сущностей из сканированных документов.
Спикер: Сергей Смирнов, старший Data Scientist из питерского офиса EPAM.

Это первый и не последний Data Science митап от EPAM: готовим серию.
Участие бесплатное, регистрация обязательная, вход по QR-коду

Следите за новостями в официальных группах сообществ.

Открываем год долгожданным митапом по машинному обучению! На встрече мы поделимся последними достижениями инженеров MERA в этой трендовой области. Расскажем про наш пилот, который вырос в реальный проект по классификации баг-репортов. Дадим советы о том, как прокачать свои навыки в области машинного обучения, принимая участие в соревнованиях. Уровень участия: все, кто интересуется ML.

Программа мероприятия

🏁 Классификация баг-репортов без участия человека
Антон Чивкунов, старший разработчик, MERA

В больших проектах всегда есть ошибки. Иногда их очень много. Так много, что приходиться иметь специально обученных людей, которые внимательно изучают детали, смотрят логи, ищут похожие проблемы и в итоге решают, какая команда разработчиков должна заниматься той или иной проблемой. Было бы здорово ускорить и удешевить этот процесс и проводить его без участия человека. Наконец-то это можно сделать быстро, просто и не потеряв в качестве.

🏁 Погружение в Machine Learning. Участвуем в Kaggle соревнованиях!
Алексей Перминов, руководитель группы по разработке, MERA

Когда начинаешь свой путь в области Data Science и Machine Learning, поражает обилие разных материалов для самостоятельного изучения, но без навыков применения все эти знания малого стоят. Где же взять опыт применения машинного обучения на реальных «взрослых» задачах? Тут на помощь приходит сервис Kaggle со своей облачной средой разработки/выполнения и действительно крутым сообществом Data Science инженеров. На примере участия в двух соревнованиях, мы расскажем что это такое, как извлечь максимум пользы, и зачем оно вообще нужно.

Участие бесплатное, регистрация обязательна.