Анализ
генеративных моделей в компьютерном зрении

Введение в генеративные модели: Разберем, что такое генеративные модели, их основные виды и области применения.
Обзор генеративно-состязательных сетей (GAN): Поймем, как работают GAN, их архитектуру и применение в генерации изображений.
Вариационные автокодировщики (VAE): Ознакомимся с концепцией VAE, их преимуществами и недостатками, а также примерами использования.
Диффузионные модели: Рассмотрим, как диффузионные модели используются для генерации изображений, их уникальные особенности и подходы к обучению.
Авторегрессионные модели: Узнаем, как авторегрессионные модели генерируют изображения путем последовательного предсказания пикселей и какие возможности они открывают для творчества и дизайна.
Методы оценки качества сгенерированных изображений: Рассмотрим различные метрики оценки, включая перцептивные метрики, структурные и контекстные метрики, а также метрики соответствия сгенерированного изображения тексту.

Программа вебинара:

Кому подходит вебинар:

Специалистам по машинному обучению и глубокому обучению: Узнаете о новейших методах и подходах в генерации изображений, что позволит вам улучшить свои модели и внедрить передовые технологии в проекты, связанные с обработкой и генерацией изображений.
Разработчикам и исследователям в области компьютерного зрения: Овладейте техниками и инструментами для создания и оценки генеративных моделей, что поможет вам разработать инновационные решения для задач, таких как синтез изображений, улучшение качества изображений и создание реалистичных визуализаций.
Инженерам и специалистам в области прикладных исследований: Узнаете, как генеративные модели могут быть использованы для решения практических задач в реальных проектах, таких как автоматическая генерация контента, улучшение визуальных эффектов в медиа и развлечениях, а также создание данных для обучения других моделей.

Понимание генеративных моделей: Узнаете о различных типах генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автокодировщики (VAE), диффузионные модели и авторегрессионные модели, и как они могут быть применены в ваших проектах.
Оценка качества сгенерированных изображений: Узнаете о методах оценки качества сгенерированных изображений, включая перцептивные, структурные и контекстные метрики, что позволит вам объективно оценивать и улучшать ваши модели.

Результаты урока:

Спикер

Валерия Ефимова — эксперт в области компьютерного зрения и глубокого обучения с более чем 9 годами опыта в программировании и более 5 лет в генерации изображений. Она является автором более 20 научных публикаций и преподает в Университете ИТМО. В настоящее время Валерия руководит несколькими коммерческими проектами по компьютерному зрению.

Профессиональный опыт: Валерия работала в ведущих компаниях, занимаясь разработкой и исследованием генеративных моделей и других задач в области компьютерного зрения.
Преподавательский опыт: Имеет более 7 лет опыта преподавания курсов по машинному обучению, компьютерному зрению и программированию.
Образование: Кандидат технических наук, Университет ИТМО.

Валерия Ефимова

Кандидат технических наук, заместитель руководителя лаборатории машинного обучения в Университете ИТМО