Семінар «Deep Generative Models: Brief Overview of the Concepts» став надзвичайно цінним і своєчасним заходом, який поглибив розуміння однієї з найбільш динамічних галузей сучасного штучного інтелекту.
Спікером виступив Віталій Бондар — фахівець у сфері нейромережевих систем обробки даних, PhD-студент Черкаського державного технологічного університету та ML Team Lead компанії theMind Co. Його доповідь охопила ключові концепти, інструменти та підходи у створенні генеративних моделей глибинного навчання.
Генеративні моделі займають одну з центральних позицій в сучасному AI, адже здатні не лише класифікувати або аналізувати дані, а й створювати новий контент: зображення, текст, відео, звук. Вони вже зараз застосовуються у сфері охорони здоров’я, цифрового мистецтва, генерації мовлення, синтезу медіаконтенту, а також у кібербезпеці, створенні симуляцій та багато іншого.
У презентації було висвітлено різноманітні підходи до обробки даних — від автокодерів (autoencoders) до нормалізуючих потоків (normalizing flows), генеративно-змагальних мереж (GANs), варіаційних автокодерів (VAE) та дифузійних моделей (diffusion models). Особливу увагу було приділено їх архітектурним особливостям, способам тренування, та прикладним задачам, які вони вирішують у реальних кейсах.
Варто відзначити, що дифузійні моделі, які сьогодні використовуються в таких технологіях, як DALL·E, Midjourney, Veo та інших, демонструють вражаючі результати у генерації високоякісних зображень та відео. Їхня здатність до поетапного “очищення шуму” відкриває нові горизонти в творчому та інженерному застосуванні.
Не менш важливими були згадки про трансформери — архітектуру, яка лежить в основі сучасних великих мовних моделей (LLMs). Завдяки концепції уваги, трансформери дозволяють моделювати складні залежності у даних і створювати системи типу ChatGPT, Google Gemini або Claude, які вже сьогодні змінюють способи комунікації, навчання та роботи.
Генеративні моделі відіграють дедалі важливішу роль і в сфері кібербезпеки, відкриваючи як нові можливості, так і виклики. З одного боку, вони дозволяють створювати системи виявлення аномалій у мережевому трафіку, моделювати поведінку атак для тренування захисних алгоритмів, генерувати фішингові шаблони для тестування захисту та симулювати реалістичні кіберзагрози у контрольованому середовищі. З іншого боку, ці ж технології можуть використовуватись і зловмисниками для автоматизованого створення шкідливого коду, підробки голосу, відео або текстів, що ставить нові завдання перед фахівцями з кіберзахисту. Тому розуміння принципів роботи генеративних моделей є критично важливим для майбутніх фахівців у галузі «Кібербезпеки та захисту інформації», адже саме вони мають стояти на передовій захисту цифрового простору у добу штучного інтелекту.
Протягом наступних 5–10 років ми очікуємо справжній прорив у застосуванні генеративних моделей у медицині (діагностика, персоналізоване лікування), освіті (інтерактивні AI-наставники), промисловості (автоматизоване проектування), творчості (музика, література, графіка) та навіть законодавстві (генерація нормативних документів на основі великих юридичних корпусів).
Водночас, розвиток генеративних моделей вимагає усвідомлення етичних і безпекових викликів — зокрема, питань авторства, відповідальності за контент і використання технологій у шкідливих цілях. Це формує нові виклики для AI-дослідників, інженерів, фахівців з кібербезпеки.
Семінар Віталія Бондаря став чудовим прикладом науково викладу складної теми, де теорія була органічно поєднана з практичними прикладами та згадками про найсучасніші публікації й open-source рішення. Це надало слухачам не лише нові знання, а й натхнення для подальших досліджень.
Висловлюємо щиру подяку Віталію Бондарю за цікаву, глибоку та інформативну доповідь. Його досвід, відкритість до запитань та високий рівень експертизи зробили цей захід по-справжньому цінним для студентів, молодих науковців і всіх, хто цікавиться машинним навчанням та AI.
До нових зустрічей та семінарів!
