Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения группы компаний FIX и директор по науке в компании Prevision Technologies Inc. А ещё он читает лекции по машинному обучению и компьютерному зрению в Казанском Федеральном Университете. Рассмотрим задачи компьютерного зрения: классификация, сегментация, идентификация объектов. Чем отличаются классические алгоритмы компьютерного зрения от свёрточных нейросетей? Как машины различают лица, определяют контуры объектов и рисуют несуществующих людей? больше в группе: vk.com/neurotea эксклюзивный контент на Патреоне: www.patreon.com/neurotea кое-что изнутри: 1:50 - философия зрения у роботов; 6:35 - классификация изображений; 9:15 - локализация объектов на картинке; 13:30 - почему в индустрии больше проблем с данными, чем в науке; 14:20 - обнаружение объектов; 16:20 - выделение и трекинг объектов; 20:55 - распознавание лиц; 22:30 - распознавание "с улицы в магазин"; 26:34 - генеративно-состязательные сети. Как машина выдумывает лица; 32:10 - красивые классические алгоритмы компьютерного зрения; 40:00 - главная проблема классических алгоритмов - немасштабируемость; 47:00 - как устроены глубокие нейросети; 48:50 - что такое персептрон; 51:40 - что сворачивают свёрточные сети; 61:00 - сравниваем человеческое и компьютерное зрение; 66:30 - что посмотреть про компьютерное зрение: Standford CS231N.

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related