Единственное, что требуется для старта, — базовый навык программирования на Python. Научиться писать на Python просто!
Основы Python можно изучить за одни выходные: в интернете полно учебников. А мы поможем применить эти знания на практике: научиться работать с компьютерным зрением, обучать нейронные сети и применять искусственный интеллект в проектной деятельности.
Ход турнира
6 - 26 декабря
Первая задача:
Распознавание математических символов
13 – 26 декабря
Вторая задача
Решение математического выражения
20 – 26 декабря
Третья задача
Распознавание числовой маркировки
27 декабря в 17:00 НСК
Подводим итоги
Объявление победителей и торжественное закрытие мероприятия
На каждом этапе турнира вас ждёт:
Лекция по решению задачи
Для решения каждой задачи необходимо владение специфичным инструментом. В начале каждой задачи будет онлайн-обучение по работе с ним.
Консультации и поддержка
Нам важно, чтобы как можно больше участников добились результата, поэтому на каждом этапе мы будем проводить консультации и отвечать на вопросы. Нет, подсказывать не будем! ;))
Образовательная программа
5 лекций, которые позволят начать работать с нейронными сетями с нуля
Мы разберёмся что такое искуственные нейронные сети и какие задачи они призваны решать. В чём причина их популярности? В чём их принципиальное отличие от обычных программ и алгоритмов. Разберёмся с математическими принципами их обучения и использования: прямым и обратным распространением ошибки.
Разберём задачу линейной регрессии, принцип обратного распространения ошибки и поговорим про градиентный спуск.
Вы узнаете, каким образом нейронная сеть подбирает весовые коэффициенты в процессе обучения, и поймёте, как влияют некоторые гиперпараметры на скорость обучения.
Соберём небольшую нейронную сеть с помощью Google Colab и обучим её.
Вы научитесь пользоваться интернет-сервисом Google Colab, который позволяет обучать нейронные сети с использоваем своего GPU. В ходе работы вы получите первые практические навыки в обучении нейронных сетей на Python.
В ходе работы вы сможете обучить свой первый классификатор, изучть влияние разичных параметров на результат и скорость обучения, а также узнаете о возможностях keras.
Применяем свёрточную нейронную сеть для классификации нескольких классов и пробуем воспользоваться набором данных из интернета, а не собственноручно собранным.
Для тех, кто не знает как изображение представлено в памяти компьютера, что такое цветовые пространства и как индексируются массивы - как обращаться к конкретным пикселям, интервалам пикселей.
Первая часть видео-курса по компьютерному зрению в беспилотном автомобиле. Задача курса - дать возможность всем желающим быстро и без глубокой теоретической подготовки научиться реализовывать простейшие алгоритмы компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV
Вторая часть видео-курса по компьютерному зрению в беспилотном автомобиле. Задача курса - дать возможность всем желающим быстро и без глубокой теоретической подготовки научиться реализовывать простейшие алгоритмы компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV
Третья часть видео-курса по компьютерному зрению в беспилотном автомобиле. Задача курса - дать возможность всем желающим быстро и без глубокой теоретической подготовки научиться реализовывать простейшие алгоритмы компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV
Собрали все наши ресурсы в одном месте, чтобы никто не потерялся
Telegram
Общий чат — все новости турнира, ссылки на консультации, записи мастер-классов и советы по решению задач. Рекомендуем присоединиться ВСЕМ.
YouTube
Канал — здесь можно посмотреть наши онлайн-курсы по решению задач челленджа, записи лекций от экспертов, а также все остальные наши видео по программированию беспилотников и не только.