Що першим приходить в голову, коли ви чуєте Computer Vision? 👀 Ставимо на те, що це «глибинне навчання» або «нейронні мережі», чи не так? Й це цілком зрозуміло: нейронні мережі вже вміють генерувати зображення за текстовим описом, б’ють рекорди в розпізнаванні та сегментації зображень і взагалі вирішують безліч задач. Але чи означає це, що час класичних алгоритмів обробки зображень добігає кінця?
Deep Learning методи потребують як великої кількості даних для навчання, так і потужних обчислювальних ресурсів. Чи може тут допомогти класика? Звичайно! Правильне використання класичних методів позитивно впливає як на точність, так й ефективність розроблених рішень 💡
В рамках вебінару ми на конкретних прикладах поговоримо про:
✴️ баланс використання класичних та сучасних методів на основі deep learning,
✴️ проаналізуємо певні випадки, в яких слід застосовувати ті чи інші групи методів,
✴️ детектування об’єктів, трекінг, SLAM, 3D реконструкцію,... та багато іншого 😉
📅 23 вересня, Четвер 🕗
🏡 Online (деталі отримаєте на вказаний при реєстрації ☝️ е-mail напередодні заходу 🔔)
🔊 Наші спікери:
- Павло Виплавін, СТО в It-Jim, Ph.D. Знає все про обробку сигналів, класичні алгоритми CV, любить і вміє пояснювати складні поняття простими словами.
- Юрій Чирка, Head of ML в It-Jim, Ph.D. Із задоволенням розбирається в найскладніших архитектурах нейронних мереж і може говорити про них годинами.
💬 Мовами мітапу є українська та російська.
Приєднуйся! 🙌
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів