Поиск

Добрый день! Кто-нибудь знает, существует ли конструктор нейросети, которая бы могла принимать решение на основе входной текстовой информации? Хотелось бы проверить следующую гипотезу, пока не вдаваясь в глубокое программирование: Существует база резюме кандидатов на вакансии компании, существуют результаты - понравилось ли резюме компании, прошел ли кандидат собеседование, вышел ли кандидат в итоге не работу. Хотелось бы проверить, можно ли обучить нейросеть, чтобы она выдавала вероятность по новым кандидатам: понравится ли резюме компании, пройдет ли кандидат собеседование, выйдет ли кандидат на работу. На вход нейросети нужно подавать само резюме, название позиции, название компании работодателя.

Центр Инженерных Технологий и Моделирования Экспонента приглашает на митап по беспилотным алгоритмам и автономным системам. В отличие от семинара или мастер-класса – митап (meetup) это дискуссионная инженерная встреча специалистов и единомышленников, разрабатывающих беспилотные системы, предназначенная для обмена личным опытом в неформальной обстановке. У вас будет возможность узнать о практических проблемах, их решениях при разработке беспилотных систем вашими коллегами из индустрии, поделиться своим мнением, сложностями. Для наилучшей продуктивности митапа мы одобряем заявки только от тех инженеров, чьи отделы в настоящее время участвуют в разработке автономных систем - наземных, воздушных или специальных. Для стимуляции и структурирования беседы инженеры Экспоненты поделятся личным опытом применения технологии модельно-ориентированного проектирования в разработке алгоритмов беспилотной машины Racecar (статьи в сообществе). Мы расскажем, где увидели существенную пользу от применения модельно-ориентированного проектирования, а где столкнулись с проблемами, подводными камнями и, при помощи каких лайфхаков, научились их обходить. Мы ожидаем оживленную дискуссию по следующим темам: Проблемы моделирования окружающей среды, объекта управления и системы в целом. Что и как моделировать, чтобы это не становилось самоцелью, а приносило ощутимую пользу. Проблемы синтеза и оптимизации САУ, использования робототехнических алгоритмов. Сложности подбора и проверки современных алгоритмов или их комбинаций. Проблемы обучения нейросетей и распознавания образов. МОП и Python, разметка данных и слияние данных с сенсоров. Проблемы тестирования и аппаратной реализации САУ. Тестирование при помощи моделей и симуляции, виртуальных полигонов, тесты на «железе», лайфхаки и автоматизация. На встрече будет очень приземленно и практично, того же мы ожидаем и от вас. После регистрации, вы сможете связаться с организаторами и предложить дополнительные темы для внесения в программу митапа. После основной дискуссии индивидуальное общение можно будет продолжить во вкусной неформальной обстановке. Пожалуйста, при регистрации, в поле «цель посещения» введите информацию, которая, в общих чертах, даст нам представление о том, в разработке какого рода беспилотных/автономных систем вы непосредственно участвуете. Зарегистрироваться на мероприятие можно здесь.

Welcome to the RLNN_ADAPTIVE_CONTROL wiki! Основная цель создания темы - презентация проекта библиотеки инструментов для конструирования искусственных нейронных сетей (ИНС) авторской архитектуры (Python). Нейронная сеть обучается адаптивно по принципу reinforcement learning, в online режиме. Нет явного разделения этапа обучения, тестирования и использования. Нейронная сеть обучается в процессе использования. Поведение нейронной сети корректируется "вознаграждением", которое может быть получено в результате связанной серии действий нейронной сети. Более подробно о деталях архитектуры можно узнать в статье Reinforcement learning neural network (RLNN) based real-time adaptive control. Для чего необходим этот инструмент? Архитектура ИНС предназначена для решения задач адаптивного управления в реальном времени. Далеко не полный список таких задач: Поведение автономных роботов Автоматическая биржевая торговля Искусственный интеллект в компьютерных играх Распознавание мошеннических транзакций ... Вторая цель - получить верификацию сообществом, конструктивную критику, новые идеи. Третья цель - возможно кому-то инструментарий пригодится.

В АО «Концерн «Созвездие» в г.Воронеж открыто новое направление по созданию прорывных технологий в области радиосвязи, основная задача которого - проведение сверхперспективных поисковых научных исследований и инженерных разработок. Приглашаем к долгосрочному сотрудничеству опытных и амбициозных соискателей на вакансию ведущего программиста на направление машинного обучения и нейронных сетей. Обязанности: Программирование перспективных систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения, нейронных сетей для распознавания радиообразов; Разработка программ для систем распределённого искусственного интеллекта для самоорганизующихся ячеистых радиосетей на основе нейронных сетей; Разработка базы знаний по предметной области. Требования: Опыт работы непосредственно в сфере машинного обучения от 2-х лет; Опыт использования открытых фреймворков и библиотек машинного обучения (TensorFlow, Keras, Caffe2, Theano, PyTorch, Shogun и др.); Опыт интеграции и адаптации свободного open-source ПО из исходников в разрабатываемые системы; Хорошее знание Shell (bash,…), Python; Использование системы контроля версий Git. Умение работать с системами управления проектами (JIRA/Redmine/GitLab/YouTrack/ или др.). Высшее техническое образование; Стремление к профессиональному развитию; Креативность, амбициозность, высокий уровень обучаемости. Условия: Официальное трудоустройство; Удобное расположение (в центре города); Высокий уровень заработной платы от 100 тыс.руб. и премии (обсуждается по итогам собеседования); График работы: 5/2, с 8.30 до 17.30; Работа в удобном офисе на комфортном рабочем месте; Полный социальный пакет; Возможность заниматься научными исследованиями и разработками; Перспективы профессионального и карьерного роста; Обучающие семинары от ведущих поставщиков математических и радиотехнических средств моделирования, программного обеспечения; Возможность участвовать в ведущих отечественных и зарубежных тематических конференциях и семинарах.