BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:IEEE vTools.Events//EN CALSCALE:GREGORIAN BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Ljubljana BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20240331T030000 TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:CEST END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD DTSTART:20231029T020000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:CET END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTAMP:20240226T114701Z UID:E063A1E1-DB81-4F34-BB69-9DCD0F7FACDE DTSTART;TZID=Europe/Ljubljana:20240222T100000 DTEND;TZID=Europe/Ljubljana:20240222T180000 DESCRIPTION:Opis: Na delavnici bomo predstavili eno najbolj naprednih podro čij umetne inteligence - generativno umetno inteligenco. Podrobneje bomo spoznali vse sestavne dele generativnih difuzijskih modelov in v več zapo rednih korakih izdelali testno aplikacijo za generiranje slik na osnovi te kstovnega opisa.\n\nDelavnica je namenjena tako akademskim raziskovalcem k ot tudi praktikom s področja umetne inteligence\, ki se želijo poglobiti v generativne modele in jih uporabiti v svojem delu. Skozi celoten dan bo mo raziskovali koncepte\, izvedli praktične vaje in se pogovarjali o najn ovejših dosežkih s tega področja.\n\nPo opravljeni delavnici si bodo ud eleženci lahko pridobili uradni certifikat Inštituta za globoko učenje podjetja Nvidia.\n\nPodrobnejši opis: Zahvaljujoč vse večjim zmogljivos tim sodobnih računalniških sistemov in napredku na področju znanstvene teorije\, so generativni modeli umetne inteligence postali bolj dostopni k ot kdaj koli prej. Generativna umetna inteligenca bo imela pomembno vlogo v vseh vejah industrije zaradi številnih aplikacij\, kot so kreativno ust varjanje novih vsebin\, nagrajevanje obstoječih podatkov\, simulacije in planiranje\, detekcija anomalij\, odkrivanje novih zdravil\, poosebljena p riporočila in še veliko več. V tej delavnici se bomo poglobili v difuzi jske modele za pretvorbo besedila v sliko.\n\nDelavnica bo potekala v obla čnem okolju AWS\, ki ga je pripravilo podjetje Nvidia. Omogočen bo inter aktivni dostop do zmogljivih računalniških virov preko brskalnika. Vsak udeleženec bo imel na razpolago zmogljiv grafični pospeševalnik. Prakti čni del delavnice se bo izvajal z uporabo interaktivnih učnih dokumentov \, z uporabo programskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch.. Pridobljeno znanje se lahko enostavno prenese tudi v druga razvojna okolj a.\n\nPo opravljeni delavnici bodo lahko udeleženci opravili kratek test in dodatno programsko nalogo in si s tem pridobili uradni certifikat Inšt ituta za globoko učenje podjetja Nvidia. Izvedba testa in pridobitev cert ifikata bo možna vsaj še pol leta po končani delavnici.\n\nGradivo dela vnice in naloge je v angleščini\, predavanja pa bodo potekala v slovensk em jeziku.\n\nPotek izobraževanja: Delavnica bo potekala v interaktivnem oblačnem okolju z dostopom preko brskalnika.\n\nZahtevnost: Napredna\n\nJ ezik: Slovenski\n\nPriporočeno predznanje: Podrobnejše znanje programske ga jezika Python in programskih knjižnic za izdelavo modelov strojnega u čenja. Podrobnejše znanje teoretičnih in praktičnih vidikov izdelave g lobokih nevronskih mrež.\n\nCiljna publika: Študenti\, akademiki in prak tiki\, ki jih zanimajo generativni modeli umetne inteligence.\n\nNa izobra ževanju pridobljena znanja:\n\n- Praktične izkušnje z generiranjem slik iz šuma z uporabo U-Net nevronske mreže\n- Razumevanje generativnega di fuzijskega procesa na osnovi odprave šuma za izboljšanje kakovosti ustva rjene slike\n- Razumevanje razlik med difuzijskim procesom na osnovi odpra ve šuma in drugih generativnih modelov\n- Poznavanje postopkov za nadzor generiranih vsebin s vključitvijo konteksta v difuzijski generativni proc es\n- Praktične izkušnje postopkov za implementacijo generiranja slik iz tekstovnega besedila z uporabo metode CLI\n\nOmejitev števila udeleženc ev: 20\n\nVirtualna lokacija: MS Teams\n\nSpeaker(s): Domen Verber\, Jani Dugonik\n\nAgenda: \nSession: Uvod in priprava za vstop v oblačno okolje\ nTime and Place: (10:00 AM - 10:15 AM)\n\nSession: Od U-net nevronske mre žje do difuzij\nTime and Place: (10:15 AM - 11:15 AM)\n\nSession: Podrobn ejša razlaga procesa difuzije\nTime and Place: (11:15 AM - 12:45 PM)\n\nS ession: Nadzor nad generirano vsebino in optimizacija\nTime and Place: (12 :45 PM - 1:45 PM)\n\nSession: Pretvorba besedila v sliko z uporabo CLIP\nT ime and Place: (1:45 PM - 2:45 PM)\n\nSession: Pregled najnovejših genera tivnih modelov in diskusija\nTime and Place: (2:45 PM - 3:45 PM)\n\nSessio n: Zaključek delavnice in samostojno reševanje aloge za pridobitev certi fikata\nTime and Place: (3:45 PM - 4:45 PM)\n\nSession: Glede na potek del avnice in po dogovoru z udeleženci bodo med posamezne sklope\nvključeni krajši odmori. Prav tako je predviden enourni odmor za kosilo po prvi pol ovici\ndelavnice.\nTime and Place: (4:45 PM - 5:00 PM)\n\nVirtual: https:/ /events.vtools.ieee.org/m/407843 LOCATION:Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/407843 ORGANIZER:jani.dugonik@um.si SEQUENCE:26 SUMMARY:Delavnica NVIDIA: Generativna umetna inteligenca z difuzijskimi mod eli URL;VALUE=URI:https://events.vtools.ieee.org/m/407843 X-ALT-DESC:Description: <br /><p><strong>Opis: </strong>Na delavnici bomo p redstavili eno najbolj naprednih področij umetne inteligence - generativn o umetno inteligenco. Podrobneje bomo spoznali vse sestavne dele generativ nih difuzijskih modelov in v več zaporednih korakih izdelali testno aplik acijo za generiranje slik na osnovi tekstovnega opisa.</p>\n<p>Delavnica j e namenjena tako akademskim raziskovalcem kot tudi praktikom s področja u metne inteligence\, ki se želijo poglobiti v generativne modele in jih up orabiti v svojem delu. Skozi celoten dan bomo raziskovali koncepte\, izved li praktične vaje in se pogovarjali o najnovej&scaron\;ih dosežkih s teg a področja.</p>\n<p>Po opravljeni delavnici si bodo udeleženci lahko pri dobili uradni certifikat In&scaron\;tituta za globoko učenje podjetja Nvi dia.</p>\n<p><strong>Podrobnej&scaron\;i opis:</strong> Zahvaljujoč vse v ečjim zmogljivostim sodobnih računalni&scaron\;kih sistemov in napredku na področju znanstvene teorije\, so generativni modeli umetne inteligence postali bolj dostopni kot kdaj koli prej. Generativna umetna inteligenca bo imela pomembno vlogo v vseh vejah industrije zaradi &scaron\;tevilnih a plikacij\, kot so kreativno ustvarjanje novih vsebin\, nagrajevanje obstoj ečih podatkov\, simulacije in planiranje\, detekcija anomalij\, odkrivanj e novih zdravil\, poosebljena priporočila in &scaron\;e veliko več. V te j delavnici se bomo poglobili v difuzijske modele za pretvorbo besedila v sliko.</p>\n<p>Delavnica bo potekala v oblačnem okolju AWS\, ki ga je pri pravilo podjetje Nvidia. Omogočen bo interaktivni dostop do zmogljivih ra čunalni&scaron\;kih virov preko brskalnika. Vsak udeleženec bo imel na r azpolago zmogljiv grafični pospe&scaron\;evalnik. Praktični del delavnic e se bo izvajal z uporabo interaktivnih učnih dokumentov\, z uporabo prog ramskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch.. Pridobljeno znan je se lahko enostavno prenese tudi v druga razvojna okolja.</p>\n<p>Po opr avljeni delavnici bodo lahko udeleženci opravili kratek test in dodatno p rogramsko nalogo in si s tem pridobili uradni certifikat In&scaron\;tituta za globoko učenje podjetja Nvidia. Izvedba testa in pridobitev certifika ta bo možna vsaj &scaron\;e pol leta po končani delavnici.&nbsp\;</p>\n< p>Gradivo delavnice in naloge je v angle&scaron\;čini\, predavanja pa bod o potekala v slovenskem jeziku.</p>\n<p><strong>Potek izobraževanja: </st rong>Delavnica bo potekala v interaktivnem oblačnem okolju z dostopom pre ko brskalnika.</p>\n<p><strong>Zahtevnost:</strong> Napredna</p>\n<p><stro ng>Jezik:</strong> Slovenski</p>\n<p><strong>Priporočeno predznanje:&nbsp \;</strong>Podrobnej&scaron\;e znanje programskega jezika Python in progra mskih knjižnic za izdelavo modelov strojnega učenja. Podrobnej&scaron\;e znanje teoretičnih in praktičnih vidikov izdelave globokih nevronskih m rež.</p>\n<p><strong>Ciljna publika:</strong><span class="markedContent"> &Scaron\;tudenti\, akademiki in praktiki\, ki jih zanimajo generativni mo deli umetne inteligence.</span></p>\n<p><strong>Na izobraževanju pridoblj ena znanja:</strong></p>\n<ul>\n<li>Praktične izku&scaron\;nje z generira njem slik iz &scaron\;uma z uporabo U-Net nevronske mreže</li>\n<li>Razum evanje generativnega difuzijskega procesa na osnovi odprave &scaron\;uma z a izbolj&scaron\;anje kakovosti ustvarjene slike</li>\n<li>Razumevanje raz lik med difuzijskim procesom na osnovi odprave &scaron\;uma in drugih gene rativnih modelov</li>\n<li>Poznavanje postopkov za nadzor generiranih vseb in s vključitvijo konteksta v difuzijski generativni proces</li>\n<li>Pra ktične izku&scaron\;nje postopkov za implementacijo generiranja slik iz t ekstovnega besedila z uporabo metode CLI</li>\n</ul>\n<p><strong>Omejitev &scaron\;tevila udeležencev:</strong>&nbsp\;20</p>\n<p><strong>Virtualna lokacija:</strong>&nbsp\;MS Teams</p><br /><br />Agenda: <br /><p>Session: Uvod in priprava za vstop v oblačno okolje<br />Time and Place: (10:00 A M - 10:15 AM)</p>\n<p>Session: Od U-net nevronske mrežje do difuzij<br /> Time and Place: (10:15 AM - 11:15 AM)</p>\n<p>Session: Podrobnej&scaron\;a razlaga procesa difuzije<br />Time and Place: (11:15 AM - 12:45 PM)</p>\n <p>Session: Nadzor nad generirano vsebino in optimizacija<br />Time and Pl ace: (12:45 PM - 1:45 PM)</p>\n<p>Session: Pretvorba besedila v sliko z up orabo CLIP<br />Time and Place: (1:45 PM - 2:45 PM)</p>\n<p>Session: Pregl ed najnovej&scaron\;ih generativnih modelov in diskusija<br />Time and Pla ce: (2:45 PM - 3:45 PM)</p>\n<p>Session: Zaključek delavnice in samostojn o re&scaron\;evanje aloge za pridobitev certifikata<br />Time and Place: ( 3:45 PM - 4:45 PM)</p>\n<p>Session: Glede na potek delavnice in po dogovor u z udeleženci bodo med posamezne sklope<br />vključeni kraj&scaron\;i o dmori. Prav tako je predviden enourni odmor za kosilo po prvi polovici<br />delavnice.<br />Time and Place: (4:45 PM - 5:00 PM)</p> END:VEVENT END:VCALENDAR