Научный фестиваль Фестиваль Science 0 Plus направлен на популяризацию науки и технологий в России, с акцентом на Москву, но теперь охватывает всю страну.
Введение в искусственный интеллект Сергей Прощенков, эксперт в области электроинженерии Московского государственного университета, рассказывает о своем участии в образовательных программах, связанных с искусственным интеллектом (ИИ) и его приложениями для образования молодежи.
Образовательная программа от Intel В 2020 году Сергей присоединился к образовательной программе Intel, посвященной технологиям искусственного интеллекта. Программа включает модули, охватывающие различные аспекты бизнеса и технологий искусственного интеллекта.
Популярность образования с использованием искусственного интеллекта "Технология искусственного интеллекта" - популярная инициатива среди российских педагогов. Она предлагает курсы для преподавателей, студентов и молодых инженеров, интересующихся инженерными дисциплинами.
Понимание искусственного интеллекта ИИ охватывает задачи, имитирующие когнитивные способности человека, используя сложные алгоритмы, основанные на математической логике. Существуют различные типы, такие как сильный или слабый ИИ.
Спрос на экспертные знания "Специалисты по обработке данных", специализирующиеся на искусственном интеллекте, получают значительный доход благодаря высокому спросу. Актуальность этой области выходит за рамки академических исследований и находит практическое применение.
Обработка изображений со сверткой Значения цвета в области размером 3x3 пикселя умножаются на соответствующие коэффициенты, и результаты суммируются для получения нового значения. Этот процесс уменьшает размер изображения и изменяет цвета пикселей на основе свертки матрицы.
Матричная свертка для фильтров изображений Матричная свертка лежит в основе многих фильтров изображений, используемых для обработки фотографий, таких как размытие, затемнение и т.д. Для алгоритмов компьютерного зрения важно распознавать отличительные особенности изображений с помощью математических операций, таких как извлечение признаков.
Нейронные сети и извлечение признаков При машинном обучении нейронные сети учатся распознавать отличительные признаки (называемые "features"), такие как цветовые переходы, формы, края, которые помогают компьютерам понять, что изображено на изображении. Эти особенности играют решающую роль в задачах компьютерного зрения.
Функции "Фьючерса" и компьютерное зрение "Фишеры" или "особенности" относятся к различным характеристикам, выявляемым машинами во время анализа обучающих данных с использованием таких методов, как обнаружение краев и распознавание формы. Целью машинного обучения является обнаружение этих закономерностей в больших наборах изображений.
Сверточные нейронные сети (CNNs) CNN состоят из нескольких слоев, где каждый слой выполняет определенные математические операции над входными пикселями, за которыми следуют функции активации, которые сохраняют важную информацию, отбрасывая ненужные детали благодаря максимальному объединению.
Глубокое обучение с использованием слоев CNN Несколько слоев CNN постепенно уменьшают размеры изображения, пока не достигнут полностью связанных слоев, ответственных за классификацию объектов по различным категориям на основе вероятностей, полученных из обученных моделей.