Данный семинар будет посвящён вопросам машинного обучения в задачах компьютерного зрения.

В первой части семинара мы очертим основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и слежение за объектами на основе выделенных признаков, познакомимся с основами работы детекторов и классификаторов объектов, рассмотрим базовые принципы машинного обучения.

Во второй части семинара мы рассмотрим вопросы глубинного обучения, работы с большим объёмом изображений для обучения, создания пользовательских нейронных сетей, использования нейросетей для задач сегментации, а также рассмотрим пример реализации свёрточной нейронной сети на ПЛИС.

Приглашаются: разработчики систем компьютерного зрения, специалисты по работе с нейросетями, программисты и руководители проектов.*

Спикеры

Артем Багров
Артем Багров
Артем Багров

Инженер ЦИТМ Экспонента, к.т.н. В 2004 году окончил МГУ им. Ломоносова, в 2008 защитил кандидатскую диссертацию. Работает в компании с 2010 года. Специализируется на технических вычислениях и мат. моделировании.

Марат Усс
Марат Усс
Марат Усс

Марат специализируется на системах цифровой обработки сигналов, системах обработки изображений и компьютерного зрения, а также радиолокационных системах. В 2010 году окончил Московский Энергетический Институт по специальности "Радиотехника". Имеет многолетний опыт разработки в средах MATLAB и Simulink.

Сферы применения: Изображения и видео