Какие инструменты и навыки нужны, чтобы профессионально работать с нейросетями? 8 апреля приглашаем на встречу с Антоном Витвицким, который расскажет о путях развития в этой области Data Science. Вы познакомитесь с задачами и скиллами, которые отличают два направления Deep Learning и Computer vision. Антон занимает должность Head of Computer Vision в BOOST INC. и с удовольствием ответит на вопросы о специальности и своих проектах. Также вы познакомитесь с программами онлайн-курсов по нейронным сетям и сможете занять место в группах по специальной цене.
﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋
Computer Vision – быстро растущая сфера цифровых технологий, затрагивающая множество сторон нашей повседневной жизни. В этой статье мы поговорим об основных тенденциях развития компьютерного зрения с учётом современной реальности.
В настоящее время популярность CV-технологий растёт, и это хорошо понимают технологические гиганты. К примеру, компания Apple внедрила функцию по распознаванию лиц в новые модели iPhone, для чего им пришлось поглотить компании PrimeSense, Faceshift и RealFace.
Соответственно, растёт и поток инвестиций в CV. Американский портал AngelList составил перечень фирм, работающих в сфере компьютерного зрения (в списке — более 500 компаний). Интересно, что средняя капитализация таких стартапов превышает $5 млн. И это неудивительно, ведь замена человеческого зрения на CV – весьма выгодное вложение капитала. Другая причина популярности — повышение точности анализа видеоинформации компьютером. В результате мы получаем и экономию средств, и улучшение качества.
Тенденции развития
Сегодня выделяют следующие тенденции развития CV:
1. Рост промышленных CV-систем . Компьютерное зрение используется для производства медицинских устройств, фармацевтики, пищевых продуктов, автомобилей и т. д., позволяя обеспечить повышенный уровень контроля качества.
2. Облачные Deep Learning-системы . DL-алгоритмы и классификаторы нейронных сетей дают возможность быстрее и точнее классифицировать и распознавать изображения, полученные от систем компьютерного зрения. Соответственно, намечается и рост числа таких разработок.
3. Робототехника . Промышленных роботов применяют всё чаще, поэтому спрос на CV-системы для роботов тоже будет расти.
4. Увеличение требований к параметрам оптики для компьютерного зрения. Сегодня наблюдается стремление увеличить чёткость и разрешающую способность CV-изображений. Нужна более качественная оптика, поэтому разрабатывают и реализуют различные инновационные решения, например, микролинзы на каждый пиксель. Задача ясна — кардинально повысить параметры работы оптических систем, подошедших, если говорить о традиционных решениях, к своим технологическим пределам.
5. Применение термальных изображений для контроля производственных процессов. Ранее термальные камеры применялись в охранном видеонаблюдении и для военных целей. Сегодня наблюдается тенденция использования термальных изображений в комбинации с компьютерным зрением — это позволит обнаруживать те аномалии в производственном процессе, которые не видны человеческому глазу и традиционным CV-системам.
