This site use Cookies. Read privacy policy
OK
OK
API
Blog
Research
Careers
AI Summer camp
Contact
Request a Quote

Conversational Intelligence

Analyze conversations in your company and sell more, understand users, increase UX

Cognitive Automation

Lower your customer care cost by automating repetitive processes

other products

Wordlify
Subtitles
Dictate
Media Monitoring

AI Summer camp

馃挜馃挜馃挜 A teraz specjalna informacja dla student贸w!

Zapraszamy serdecznie na 3 miesi臋czny AI Summer Camp w Voicelab.ai, gdzie b臋dziecie mogli uzyska膰 nowe umiej臋tno艣ci z zakresu AI, ML czy NLP, pracowa膰 ze specjalistami w swojej dziedzinie, by膰 uczestnikami wa偶nych projekt贸w i uzyska膰 certyfikaty potwierdzaj膮ce Wasze umiej臋tno艣ci!

Gotowi na wakacyjn膮 przygod臋 ze sztuczn膮 inteligencj膮?

Kiedy: lipiec – wrzesie艅 2022

Tryb: stacjonarny w Gda艅sku lub online – wymiar godzin – 40h/tydz.

馃檵鈥嶁檪锔 Ilo艣膰 miejsc: 10

馃挕 Wymagania i jak si臋 zg艂osi膰?

Jeste艣 studentem?

Posiadasz podstawow膮 znajomo艣膰 zagadnie艅 machine learning i Pythona?

Jeste艣 zainteresowanie tematyk膮 machine learning?

Wy艣lij swoje CV wraz z linkami, portfolio / projektami, kt贸rymi chcesz si臋 pochwali膰 korzystaj膮c z formularza.

馃殌 Jakie umiej臋tno艣ci zdob臋dziesz?

  1. Pog艂臋bienie wiedzy z uczenia maszynowego i NLP.
  2. Codzienne wsparcie do艣wiadczonych mentor贸w.
  3. Praca naukowo-badawcza nad najnowszymi metodami AI.
  4. Dost臋p do jednych z najlepszych serwer贸w na rynku.
  5. Mo偶liwo艣膰 zatrudnienia po odbyciu sta偶u.
  6. Nauka pracy w PyTorch, PyTorch Lightning, transformers (HuggingFace) oraz obs艂ugi narz臋dzi do MLOps i innych.

Program dzia艂a艅:

Tydzie艅 1: Mini szkolenia, przedstawienie zasad pracy, wprowadzenie do tematyki NLP/Audio. Codziennie rano inne jedno godzinne szkolenie z mini-zadaniami. Integracja – pizza day w biurze ze wsp贸艂pracownikami.

Tydzie艅 2: Rozpocz臋cie pracy nad projektem. Przegl膮d literatury, czytanie artyku艂贸w, szukanie danych oraz przyk艂adowych zbior贸w. Na koniec tygodnia prezentacja 10-15 minut ka偶dego projektu, kt贸ry aktualnie jest w danej dziedzinie na topie.

Tydzie艅 3-5: Prace programistyczne. Korzystanie z otwartych danych i kod贸w. Co tydzie艅 seminarium z przedstawieniem post臋p贸w prac, problem贸w oraz rozwi膮za艅.

Tydzie艅 6-7: Po艂owa czasu trwania projektu. Pr贸ba przeniesienia rozwi膮zania na j臋zyk polski. Przygotowanie wpisu na bloga nr 1.

Tydzie艅 8-9: Wykorzystanie rezultat贸w w praktyce. Przyk艂adowo, powi臋kszenie zbioru z intencji korzystaj膮c z parafrazowania. Trening modelu intencji (korzystaj膮c z gotowego kodu). Por贸wnanie wynik贸w.

Tydzie艅 10-11: Analiza wynik贸w. Je艣li s膮 dobre to rozpocz臋cie pisania publikacji na ma艂膮 konferencj臋. Przygotowanie wpisu na bloga nr 2.

Tydzie艅 12: Ko艅czenie projektu. Refactor kodu, poprawki w dokumentacji, podsumowanie osi膮gni臋膰. Przygotowanie wpisu na bloga podsumowuj膮cego wszystkie projekty. Ceremonia zako艅czenia camp鈥檜 (wr臋czenie certyfikat贸w). Wsp贸lna integracja.

Przyk艂adowe tematy:

Emotion recognition with AI.

Emotional TTS.

Conditional generation of emotional text.

Text style transfer.

Neural Paraphrasing.

Text or meeting summarization.

Few-shot learning in NLP.

Few-shot learning in TTS.

Argument and objection detection.

馃檵鈥嶁檪锔忦煓嬧嶁檪锔忦煓嬧嶁檪锔廙entorzy:

馃檵鈥嶁檧锔 Agnieszka Miko艂ajczyk – Autorka zbior贸w danych, prac naukowych i publikacji, laureatka licznych stypendi贸w i nagr贸d. Na co dzie艅 prowadzi badania w ramach grantu Preludium „Detecting and overcoming bias in data with explainable artificial intelligence”, przyznanego przez Polskie Narodowe Centrum Nauki (biasinml.netlify.app). Pracuje nad r贸偶nymi zagadnieniami R&D w zespole NLP w Voicelab.ai. Zajmowa艂a si臋 odtwarzaniem interpunkcji, modelowaniem temat贸w, generacj膮 tekstu, parafrazowaniem, predykcj膮 intencji oraz sentymentu. Jest wsp贸艂organizatork膮 zada艅 PolEval2021 i PolEval 2022 dotycz膮cych przewidywania i odtwarzania znak贸w interpunkcyjnych. W wolnym czasie organizuje i aktywnie udziela si臋 w 艣rodowisku naukowym: wsp贸lnie z zespo艂em zorganizowa艂a, a nast臋pnie kierowa艂a badaniami w projekcie HearAI, kt贸rego celem by艂o wsparcie 艣rodowiska G艂uchych poprzez modelowanie j臋zyka migowego z wykorzystaniem g艂臋bokiego uczenia maszynowego (hearai.pl). By艂a organizatorka i liderka zespo艂u w projekcie open-source detectwaste.ml.

馃檵鈥嶁檪锔 Piotr Pezik – Dr hab. Piotr P臋zik jest profesorem U艁 w Instytucie Anglistyki, autorem prac naukowych i rozwi膮za艅 informatycznych z dziedziny j臋zykoznawstwa korpusowego i komputerowego. Obszarem jego zainteresowa艅 j臋zykoznawczych jest frazeologia dystrybucyjna w uj臋ciu korpusowym. By艂 wykonawc膮 i kierownik krajowych i europejskich projekt贸w badawczo-rozwojowych, m. in. NKJP, CESAR, PLEC, BootStrep. Odby艂 kilkuletni sta偶 naukowy w grupie Ekstrakcji Informacji Europejskiego Instytutu Bioinformatyki w Cambridge, by艂 konsultantem Institut f眉r Deutsche Sprache w Mannheim w zakresie wielkoskalowych narz臋dzi korpusowych. Cz艂onek konsorcjum Narodowego Korpusu J臋zyka Polskiego, Polskiego Towarzystwa J臋zykoznawczego oraz stowarzyszenia META-TRUST. Konsultant naukowy sektora prywatnego (np. Pfizer UK, Transition Technologies, Advertine) w zakresie system贸w ekstrakcji informacji z danych j臋zykowych. Autor wyszukiwarki frazeo.pl, monitorcorpus.com, s艂ownik贸w frazeologicznych HASK EN i HASK PL, Spokes. Koordynator projektu CLARIN-PL w Uniwersytecie 艁贸dzkim. G艂贸wny autor i opiekun specjalnego urz膮dzenia badawczego 鈥 Wyszukiwarki PELCRA dla NKJP.

馃檵 Szymon Marsza艂kowski – Uko艅czy艂 In偶ynieri臋 D藕wi臋ku i Obrazu na wydziale ETI Politechniki Gda艅skiej. Bra艂 udzia艂 w grantach badawczych dotycz膮cych wykorzystania ML w computer vision oraz systemach pomiarowych jako艣ci powietrza. W VoiceLab zajmuje si臋 modelowaniem akustycznym opartym na DNN w systemach rozpoznawania mowy.

Apply for this Job
Resume / CV

Zainteresowany ofert膮?