Machinelearning

🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке ⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK 📍 https://vk.company/ru/press/events/968/ На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud. В программе: ▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud. ▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию. ▪️ QA-сессия. Спикер: 🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud.

16 февраля приглашаем на онлайн-трансляцию Avito Analytics meetup #9. Аналитики из Авито, VK и EXPF поделятся опытом оценки пользовательского контента и построения репутационной системы, расскажут, как отчёты по метрикам позволяют видеть ущерб сразу в денежном эквиваленте и зачем применять методы сокращения дисперсии. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание о трансляции. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKaTeL

❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение». 🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia. Вы узнаете: - Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет - За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV - Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia - Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок - Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений 🧑‍💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/VJV2/

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

🤖 Погружаемся с нуля в Data Science — перспективную и крайне востребованность область. В преддверии запуска специализации «Machine Learning» приглашаем вас на бесплатный урок онлайн-курса. 👉 Тема урока: Легкий старт в Data Science. На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science. 📌 В результате занятия вы: — Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения. — Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации. 👉 Не упустите шанс сделать первый шаг в Data Science! Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/THXE/

Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое? Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете - короткие посты с теорией; - разборы статей; - советы по обучению сетей; - вопросы с собеседований; - и обзоры фреймворков. Вот примеры полезных постов: 1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной 2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne 3. Что такое attention 4. Об асинхронности вычислений на GPU 5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)