БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ
БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ
Введение в data science и нейронные сети на примере распознавания эмоций
Запишитесь на консультацию
Темы консультации
Мы проведём подробный разбор алгоритма и нейронной сети, обученной на распознавание эмоций. Рассмотрим другие интересные art science задачи.
1
Формальная постановка задачи
Рассмотрим теорию распознавания эмоций, выбор методов и алгоритмов, которые позволяют эту задачу решить.
2
Выбор алгоритмов и архитектуры нейронной сети
Займемся feature engeneering (выделение признаков), алгоритмами преобразования пространства признаков, определимся с нейронной сетью и другими классификаторами. Рассмотрим open source библиотеки для работы такого алгоритма в режиме реального времени.
3
Алгоритмы обучения нейронной сети
Научимся обучать систему, запишем несколько смешных видео для выборки. Изучим, как работает обучение нейронной сети и эмпирических классификаторов.
4
Оценка результатов распознавания на тестовой выборке
Узнаем, что такое ошибки первого и второго рода, оценим работу нашего алгоритма
5
На каких языках удобнее всего писать такой machine learning
Сделаем обзор библиотек и методов data science. Расскажем другие интересные задачи из сферы art science и узнаем, как на них можно заработать. Расскажем, где можно найти материалы для самостоятельных экспериментов.
Мы будем обучать вас на реальной задаче, которую выполняли
Никакой голой теории, только разбор реального кейса
Покажем все детали архитектуры сети, обучения и кода
Ведущие консультации
Павел Прояев
Профессионал в областях data science и art science. Закончил МГТУ им. Баумана с краснымы дипломами по биомедицинской инженерии и биометрическим системам. В данным момент вовлечен в развитие нейротехнологий в России в сфере нейроразвлечений. За плечами следующие проекты:
- создание роборуки, повторяющей жесты кисти человека по миограмме
- разработка детектора лжи на основе трекинга глаз
- создание интерфейса мозг-компьютер, взявшего 2-е место на Cybatlon 2016 в Швейцарии
- работа в сфере теории старения и mhealth (Gero.com)
- создание кабины для верификации пассажиров в аэропорту Шереметьево
- разработка комплекса для определения состояния уровня метаболизма футболистов топовых клубов по ЭКГ (Omegawave.com, Хельсинки)
- помогал в создании системы сквозной big data аналитики в области ритейла
Инструменты: C# C++ opencv Python sklearn numpy matplotlib keras Matlab CNN
https://www.instagram.com/pavel.proyaev
https://www.facebook.com/pavel.proyaev
Александр Шевяков
Профессиональный разработчик программных продуктов.
Красный диплом по специальности "Прикладная информатика в экономике". Аспирант Северо-Кавказского Федерального университета по направлению "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ". Проводит исследования в области обработки и распознавания изображений, нейронных сетей, системы остаточных классов, искуственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.
Является лауреатом Президентской премии по поддержке талантливой молодежи.
Обладает опытом разработки в мониторинге транспорта, видео-конференц-связи, медицинских информационных системах, веб-приложениях.
Инструменты: С/С++ C# PHP Python СУБД (PostgreSQL, Oracle, MySQL).
БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ
БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ
введение в data science и нейронные сети на примере распознавания эмоций
Запишитесь на консультацию
Записаться на консультацию
Made on
Tilda