НАШІ СПІКЕРИ

Siddha Ganju

Країна: United States of America

Посада: Architect, Self-Driving Vehicles

Організація: NVIDIA

Deep Learning for Mobile
Technology

Зараз Сіддха працює на посаді Architecht в компанії Nvidia, яка займається автопілотною ініціативою в автомобілях. Вона працює над стабільною та масштабованою підготовкою нейронних мереж у дуже великих центрах обробки даних та використовує моделювання для перевірки нейронних мереж.

У 2017 році Сіддха очолила команду NASA Long-Period Comets в межах їх AI акселератора Frontier Development Lab, де вона використовувала машинне навчання для розробки метеорних детекторів. Нещодавно цей проект вперше в історії зміг показати апаратні докази спалаху 5 метеорів, що виходили з відомої раніше комети, що отримала назву C/1907 G1 (Grigg-Mellish). Будучи членом Технічного комітету NaSA FDL AI, Cіддха працює над включенням AI у чимало космічних наукових проектів!

Раніше Сіддха була Deep Learning Data Scientist у Deep Vision, де вона працювала над розробкою та впровадженням моделей deep learning на на граничних пристроях з обмеженими ресурсами. Сіддха закінчила університет Карнегі Меллона, отримавши ступінь магістра з Computational Data Science та бакалавра з Computer Science and Technology в Національному технологічному інституті (NIT), м. Хамірпур, Індія. Також вона написала книгу Practical Deep Learning for Cloud, Mobile & Edge – O’Reilly Publishers.

Опис теми:

За останні кілька років популярність згорткових нейронних мереж (CNN) зросла, особливо в області комп’ютерного бачення. Багато мобільних додатків, що працюють на смартфонах та портативних електронних пристроях виграли б від нових можливостей, доступних завдяки методам deep learning. Проте, CNN за своєю природою є обчислювально та об’ємно великими, що ускладнює їх впровадження на мобільному пристрої. Cіддха пояснить, як практично наблизити потужність згорткових нейронних мереж та deep learning до пристроїв з обмеженою пам’ятю та потужністю, таких як смартфони та веб-браузери.

Підпишіться, щоб отримувати новини