TMPA School 2018: Алгоритмы компьютерного зрения (часть 1-2 ), Андрей Савченко |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-07 17:02 Как компьютеры анализируют изображения? Как происходит распознавание и идентификация объектов? Из цикла выступлений «Алгоритмы компьютерного зрения» вы узнаете о нормализации и постобработке изображений, фильтрации и выделении границ, а также о применении глубоких сверточных нейронных сетей к разнообразным задачам компьютерного зрения. Лектор: Андрей Савченко, профессор кафедры информационных систем и технологий НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде. Презентации прошли в рамках костромской TMPA School в сентябре 2018 года и будут полезны начинающим исследователям и всем, кто интересуется наукой о данных. Источник: youtu.be Комментарии: |
|