Открытый урок курса
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение
27 июня | 20:00 МСК
Архитектуры моделей компьютерного зрения в задачах сегментации
- Разработчикам, которые хотят изучить компьютерное зрение:
- Узнаете, какие подходы и архитектуры используются для решения задач сегментации изображений.
- Погрузитесь в основные концепции и технологии, применяемые в современных моделях компьютерного зрения.
- Узнаете, какие подходы и архитектуры используются для решения задач сегментации изображений.
- Всем, кто интересуется задачами сегментации:
- Поймете, какие задачи решаются с помощью методов сегментации и какие проблемы они помогают решать в различных областях, включая медицину, автомобильную промышленность и другие.
- Поймете, какие задачи решаются с помощью методов сегментации и какие проблемы они помогают решать в различных областях, включая медицину, автомобильную промышленность и другие.
Кому подходит вебинар:
Что вы узнаете на уроке:
- История развития методов сегментации: От ранних подходов до современных архитектур.
- Основные алгоритмы и их применение: Обзор популярных алгоритмов, используемых в задачах сегментации.
- Популярные фреймворки: Рассмотрение основных инструментов и фреймворков для разработки и обучения моделей компьютерного зрения.
- Введение в задачи сегментации в компьютерном зрении:
- Обзор основных понятий и задач, решаемых с помощью сегментации изображений.
- Обзор основных понятий и задач, решаемых с помощью сегментации изображений.
- История развития методов сегментации:
- От классических методов до современных глубоких архитектур.
- От классических методов до современных глубоких архитектур.
- Основные алгоритмы сегментации:
- Рассмотрение алгоритмов, таких как U-Net, Mask R-CNN, DeepLab и их применение в различных сферах.
- Рассмотрение алгоритмов, таких как U-Net, Mask R-CNN, DeepLab и их применение в различных сферах.
- Практические примеры и демонстрации:
- Иллюстрация работы алгоритмов сегментации на практических примерах.
- Иллюстрация работы алгоритмов сегментации на практических примерах.
- Популярные фреймворки для разработки:
- Обзор PyTorch, и его роль в разработке и обучении моделей сегментации.
- Обзор PyTorch, и его роль в разработке и обучении моделей сегментации.
- Вопросы и ответы:
- Время для вопросов участников и ответов спикера на актуальные темы.
- Время для вопросов участников и ответов спикера на актуальные темы.
Программа вебинара:
- Глубокое понимание задачи сегментации и ее приложений в различных сферах.
- Обзор ключевых алгоритмов и их роли в современных моделях компьютерного зрения.
- Конспект занятия, который поможет вам в дальнейшем изучении и практическом применении полученных знаний.
Результаты урока:
Спикер
Раиль специализируется на математическом моделировании, статистической обработке измерений, алгоритмах локализации, а также применении глубокого обучения в задачах вычислительной химии и компьютерного зрения.
Он работал в таких компаниях как BioCad и GigAnt, преподавал курсы по алгоритмам, Python, вычислительной химии и машинному обучению. Образование Раиля включает прикладную математику, полученную в РГГРУ.
Он работал в таких компаниях как BioCad и GigAnt, преподавал курсы по алгоритмам, Python, вычислительной химии и машинному обучению. Образование Раиля включает прикладную математику, полученную в РГГРУ.
Раиль Сулейманов
эксперт в области компьютерного зрения и глубокого обучения с более чем 10 годами опыта работы в исследованиях и разработке.
Все участники вебинара получат
Запись открытого вебинара
Бесплатный урок
курса
курса
Сертификат со скидкой на покупку курса
Запишитесь на мероприятие
И мы пришлем вам напоминание перед стартом вебинара, чтобы ничего не пропустить
27 июня | 20:00 МСК
© 2024 OTUS
Информация
Об Otus
Контакты
По всем вопросам
help@otus.ru
help@otus.ru