#1 AI & Computer Vision Meetup: MedianFlow
Трекинг объектов на видео

🌐 Запись выступления Влада Попова доступна по ссылке:
youtu.be/8-0Jgwr3ySA?si=1j_47I34W7UptcGk

Тайм-коды:

00:00 Интро
00:54 О спикере
01:37 План выступления
02:51 Семейства методов трекинга
04:53 Optical Flow: старая задача компьютерного видения
07:11 Модификация алгоритма Лукаса Канаде: пирамиды
10:30 Нормализованная кросс-корреляция
12:47 Forward-Backward Error
15:16 Median Flow
26:30 Материалы
27:20 Вопросы зала
35:08 О школе искусственного интеллекта

🖇 Фотоотчет: vk.com/album-222505433_298810732

Ждем Вас на следующих митапах!

4⃣ Estesis.tech ищет стажера на позицию Machine Learning Engineer

Тебе предстоит поработать над разработкой эффективного метода обучения модели для решения задачи object detection с классификацией при большом количестве классов и ограниченном числе примеров в некоторых из них.

⚡️ Твоя миссия: достичь максимально возможного качества детекции и классификации на редких и похожих классах. Для этого у тебя будет возможность экспериментировать с эвристиками типа KNN на эмбеддингах, модификациями лосс-функции, Metric Learning и другими подходами.

Что тебя ждет:
- Оплачиваемая стажировка с возможностью последующего трудоустройства;
- Работа в команде профессионалов и сопровождение опытного наставника;
- Опыт в области компьютерного зрения и машинного обучения.

Требования к кандидатам:
- Неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов;
- Понимание работы базовых ML алгоритмов и нейросетей;
- Знание теории вероятностей, математического анализа, линейной алгебры.

Присоединяйся к нашей команде и сделай шаг в будущее компьютерного зрения!

Обращаться: @belotsky

4️⃣ Открыт набор в Школу ИИ
Программа дополнительного образования, разработанная совместно методологами АлтГУ и компанией Estesis.tech

Диплом государственного образца по завершению обучения: "Разработка интеллектуальных сервисов: искусственный интеллект и машинное обучение".

Зачисление по результатам технического интервью, обучение бесплатное.
Гибридный формат обучения: очно + онлайн-трансляции + запись.

Программа курса:
Дисциплина: 1. Методы машинного обучения
- Тема 1. Постановка ML-задач
- Тема 2. Признаки в ML-задачах
- Тема 3. Методы машинного обучения
- Тема 4. Методы понижения размерности

Дисциплина 2. Глубокое обучение
- Тема 1. Постановка задачи
- Тема 2. Нейронные сети
- Тема 3. Работа с изображениями, текстами и аудио
- Тема 4. Генерация данных
- Тема 5. Методы построения рекомендательных систем

Дисциплина 3. Дизаи‌н систем машинного обучения
- Тема 1. Инструменты логирования экспериментов
- Тема 2. Модель как микросервис
- Тема 3. Features Store
- Тема 4. Инструменты разметки данных
- Тема 5. ETL-пайплаи‌ны
- Тема 6. Внедрение моделеи‌

Преподаватели курса: практикующие специалисты SberDevices, Магнит, Estesis, преподаватели АлтГУ

⚡️ Для участия в наборе заполнить гугл-форму.