В рамках мероприятия будут разобраны основные подходы к исследованиям применимости методов глубокого обучения в задачах CV и методы решения этих задач. MATLAB является высокоуровневым инструментом и, по сравнению с open source инструментами, позволяет быстрее достигнуть решения задач и легко внедрить наработки в продакшн.

В последние несколько лет решение задач компьютерного зрения в большей степени базируются на основе алгоритмов глубокого обучения. В процессе вебинара мы рассмотрим различные подходы для сборки нейросети:

  • Сборка архитектуры с нуля, например, на основе статьи
  • Использование решения из коробки
  • Импорт open source решения и дообучение этого решения под конкретные требования

Спикеры

Анастасия Лесничая
Анастасия Лесничая
Анастасия Лесничая

Инженер ЦИТМ Экспонента в сфере искусственного интеллекта. Основное направление работы - разработка систем мониторинга и диагностики промышленного оборудования.  Получила степень бакалавра и магистра в МГТУ им. Баумана, магистра в RWTH Aachen University по направлению "Биомедицинская техника" в 2022 г.  Специализируется на анализе данных, машинном обучении, обработке сигналов и изображений.