Преобразования #14: двумерное вейвлет-преобразование, примеры обработки изображений
Как реализуется двумерное разделимое ВП. Примеры декомпозиции изображений с помощью вейлвет-преобразован...
selfedu
NeuralLab Lite. Распознавание объектов на изображении
/R/андомные нейросети
2013-07. Категоризация изображений.
Понятие категорий. Распознавание изображений человеком. Стандартная схема категоризации изображений....
Anton Konushin
Лекция: обработка аудиосигналов (10.05.2020)
Занятие ведёт Надя Зуева. Ссылки на материалы: https://colab.research.google.com/drive/1CGy_tvCNmEQ3VVvQpXPKmBz4ROZLO5L1#scrollTo=a ...
Deep Learning School
Введение в глубокое обучение: пишем нейронную сеть для классификации изображений Fashion MNIST
Классификация изображений элементов одежды В этой части урока мы построим и обучим нейронную сеть...
Андрей Шмиг
Щи, или Распознавание 330 млн лиц на скорости 1000 фото в сек / Александр Тоболь (Одноклассники)
Backend Conf, РИТ++ 2018 Тезисы и презентация: http://backendconf.ru/2018/abstracts/3546 Высоконагруженное распознавание лиц на фотог...
HighLoad Channel
Лекция 8. Трекинг объектов (Анализ изображений и видео, часть 2)
Лекция №8 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018 Преподаватель курса: Алексей Сергеевич...
Computer Science Center
Визуализация качества обучения нейросети | Глубокие нейронные сети на Python
Визуализируем качество обучения глубокой нейронной сети в Keras с помощью объекта History и Google TensorBoard. Страница...
Andrey Sozykin
СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow (демо)
Мастер-класс по обучению свёрточных нейронных сетей. Дмитрий Коробченко (NVIDIA) --- Краткое введение в архитек...
Дмитрий Коробченко
14. Neural Style Transfer и Generative Adversarial Networks
В этом видео Кирилл Голубев (МФТИ) рассказывает об очень красивом и интересном применении нейросетей --...
Deep Learning School
Распознавание лиц с помощью глубоких нейронных сетей (Сергей Миляев, VisionLabs)
В докладе будут рассмотрены основные научные работы, которые позволили нейронным сетям распознавать людей...
AvitoTech
Кафедры ФПМИ | Кафедры компьютерной лингвистики и распознавания изображений и обработки текста ABBYY
Перезентация кафедры компьютерной лингвистики и кафедры распознавания изображений и обработки текста...
ФПМИ МФТИ
Математическая морфология. Алгоритмы и примеры. Python примеры.
Предлагаю Вашему внимание знакомство с методами математической морфологии для обработки бинарных изображ...
Лиса-Краса
Лекция 2 | Анализ изображений и видео | Наталья Васильева | CSC | Лекториум
Лекция 2 | Курс: Анализ изображений и видео | Лектор: Наталья Васильева | Организатор: Computer Science Center Смотрите...
Лекториум
Обработка микроскопических изображений. Лекция 5
1. Деконволюция (пространственная) 2. Количественное восстановление контрастности изображения 3. Функция...
Pavel Zykin
Соревнования на Kaggle по распознаванию рукописных цифр | Нейросети в Google Colab
Демонстрация участия в соревновании на Kaggle по распознаванию рукописных цифр MNIST Учебный курс "Программиров...
Andrey Sozykin
Нейросети и машинное обучение в 3D-технологиях. Евгений Бурнаев
Skoltech
12. Автоэнкодеры. Сжать, шум подавить и сгенерировать
Проклятие размерности - Отбор признаков, снижение размерности - Автоэнкодер - Разреженный автоэнкодер...
Gomel Data Science Community
Deep Learning на пальцах 11 - Аудио и распознавание речи (Юрий Бабуров)
Курс: http://dlcourse.ai Слайды: https://www.dropbox.com/s/tv3cv0ihq2l0u9f/Lecture%2011%20-%20Audio%20and%20Speech.pdf?dl=0.
sim0nsays
Перенос обучения | Глубокие нейронные сети на Python
Лекция по применению предварительно обученных нейронных сетей для решения задач других типов с помощью...
Andrey Sozykin
4. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Сверточные нейронные сети | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/cs49 Задание: https://goo.gl/vUeZGz Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo....
Технострим Mail.Ru Group
№6 Распознавание лиц
Видеозаписи лекции курса "Доп. главы компьютерного зрения" на ВМК МГУ в осеннем семестре 2013 года.
Anton Konushin
Лекция 1 | Введение в проективную геометрию для компьютерного зрения | Виктор Ерухимов | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Введение в проективную геометрию для компьютерного зрения | Лектор: Виктор Ерухимов | Органи...
Лекториум
8. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Нейронные сети для снижения размерности | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/7Ei9 Задание: https://goo.gl/Ar8FEV Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo....
Технострим Mail.Ru Group
Основы 3D моделирования в синхронной среде Solid Edge
Регистрируйтесь на мастер-классы по Solid Edge в Вашем городе! Преподаватели в малой группе на примерах демонст...
CAD EXPERT
День открытых дверей в Университете искусственного интеллекта 11.06.2019
Нейронные сети
Диплом. Распознавание жестов. Финалка.
Теперь оно умеет еще и цвета менять. И камера нормальная. И сглаживание движения между кадрами радует.
Егор Орехов
Написание игр в Libgdx. Введение в шейдеры.
В данном уроке речь идет о вершинных и фрагментных шейдерах: зачем они нужны, как их использовать и почему...
Александр
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Машинное обучение и анализ данных. Обзор решаемых задач, методов и примеров применения. • Что такое машинн...
Дмитрий Коробченко
Распознавание образов много кода часть 12
Программирование,Лазарус,Lazarus,Уроки программирования,Паскаль,Pascal,Распознавание образов.
Тимур Абдулов
Дмитрий Коробченко: Распознавание и синтез. Наводим мосты с помощью глубоких нейронных сетей.
В сердце современного искусственного интеллекта — глубокие нейронные сети. Сегодня они помогают нам с...
Кочерга
Искусственный интеллект в Python Использование алгоритма backtracking для решения Судоку
GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2019 | MailRu } Искусственный интеллект — одно из самых интересных и востребованных...
Geek Code
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес
Вебинар о популярных, эффективных и используемых в компании "1С-Битрикс" техниках применения машинного...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
Слияние результатов визуального распознавания и даных датчиков с использованием UKF—Виктор Сдобников
Data Science UA Conference 17 марта Киeв Data Science UA — 4-ая конференция о машинном обучении, искусственным интеллекте и...
Data Science UA
Павел Хаустов – Компьютерное зрение и машинное обучение: выход из плоскости
В эпоху высокопроизводительных вычислительных систем анализ привычных нам изображений средствами компью...
Rubius Company
[ИТ лекторий]: Использование TensorFlow для анализа языка и "умных" ответов на запросы
О докладчике: Иван Богатый работает в Google Research и учится в Stanford (CS dept). В прошлом выпускник мехмата МГУ и сотру...
ФКН ВШЭ
Сколтех в Зарядье. Терминаторы от Google. Алексей Зайцев
Лекция Алексея Зайцева.
Skoltech
Лекция 3. Обучение без учителя
Открытый курс по машинному обучению и анализу данных "Data Mining In Action" Эмели Драль Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_ac...
Data Mining in Action
DOCS #7. Сегментация изображений через водораздел и кластеризацию (scipy-lectures)
Сегодня мы продолжим рассматривать Главу 2.6. Image manipulation and processing using Numpy and Scipy из онлайн учебника Scipy Lecture Notes:...
DL CLUB
Александр Карпич. Машинное обучение в задачах классификации изображений на Scala
Цель встреч — появление в Челябинске профессионального Java сообщества, для обмена знаниями и опытом,...
Java Встречи. Челябинск
Виктор Ерухимов. Как научить компьютер думать
Фенист
[Открытые лекции]: Визуализация мультиспектральных изображений
Дмитрий Николаев, кандидат физико-математических наук, заместитель диреткора по научной работе ИППИ им....
ФКН ВШЭ
