Мы рады анонсировать DeepPavlov Contributor Program. Присоединяйтесь к сообществу и не упустите шанс создать ИИ ассистентов, которые будут понимать, учить и помогать нам становиться лучше.
Подробнее читайте в нашем блоге.

9 сентября состоялся релиз библиотеки DeepPavlov 0.12.1. Читайте заметки о улучшениях в нашем блоге.

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ стала партнёром программы NVIDIA GPU Cloud (NGC) – контейнерного реестра для работы с искусственным интеллектом, машинным обучением, нейронными сетями и высокопроизводительными вычислениями. Теперь контейнеры библиотеки DeepPavlov доступны в облаке NGC. 

Недавно завершился открытый образовательный курс по обработке естественного языка «Deep Learning in Natural Language Processing». Мы провели заключительное занятие курса, где несколько команд представили свои проекты. А сегодня мы готовы рассказать о них. Подробнее читайте в статье на Хабр.

В этом году лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ завершила проект «Нейроинтеллект iPavlov», реализуемый в рамках НТИ.

Центр цифровой трансформации разработал голосового помощника по имени Лилия, который помогает «разгрузить» операторов коллцентра.

В такой области глубокого обучения, как обработка изображений, библиотека Keras играет ключевую роль, радикально упрощая обучение transfer learning и использование предварительно обученных моделей. В области обработки естественного языка (NLP) для решения достаточно сложных задач, таких как ответы на вопросы или классификация намерений, приходится комбинировать серию моделей. В этой статье мы расскажем, как библиотека DeepPavlov упрощает построение цепочек моделей для NLP. На основе DeepPavlov и с помощью Azure ML мы построим вопросно-ответную нейросеть, обученную на наборе данных COVID-19. Подробнее читайте в статье на Хабр.