Глубокое обучение в инженерных системах

В настоящее время методы Искусственного Интеллекта (ИИ) становятся основным фактором развития технологических производств и сложных научно-технических разработок.  

Экономический эффект и недостижимые ранее результаты работы цифровых систем и алгоритмов невозможно получить, не используя ИИ в процессе НИОКР или в составе самих промышленных систем. Это понимают и органы власти, в России принята и действует стратегия развития ИИ в стране до 2030 года, которая подразумевает создание условий для развития ИИ во всех сфера промышленности, а качественным критерием ее работы является увеличение количество предприятий, которые применяют ИИ в работы. Это означает, что уже невозможно «закрыть глаза» на это направления в инженерии и у любого предприятия должна быть своя стратегия освоения компетенций по ИИ.

Методология и инструменты уже достаточно хорошо проработаны и доступны, аппаратное обеспечение доступно и обладает достаточным ресурсом, что позволяет каждый день появляться новым примерам применения ИИ.

Вы можете использовать нейронные сети для решения задач цифровой обработки сигнала, систем управления, компьютерного зрения, информационной безопасности, анализа данных и многое другое в единой среде, минимизируя усилия по реализации общего проекта.

В этом вебинаре мы рассмотрим подходы для решения как общих, так и частных задач с использованием глубокого обучения, проведем грань между python и MATLAB и покажем, как их можно использовать совместно.

Общие вопросы:

• Принципы построения алгоритма основанном на глубоких нейросетях
• Примеры решения задач из различных доменов
• MATLAB vs/plus python