У нас вы можете посмотреть бесплатно Машины видят всё. Компьютерное зрение и Data Fusion или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Компьютерное зрение уже сейчас повседневная реальность: системы и алгоритмы штрафуют нас за нарушение скорости и разметки, определяют разговор по телефону за рулем и не пристёгнутый ремень. Проникая во многие отрасли, они распознают наши лица и знают наши повадки: дают возможность оплатить покупки и получить деньги, видя лишь наши лица, знают наши объекты интереса и наши маршруты в торговых центрах, следят за нашей безопасностью в общественных местах, лучше врачей определяют заболевания на снимках, лучше технологов ищут брак и поломки на производстве, помогают бороться за урожай и против исчезновения лесов, готовы сесть за рули и штурвалы, вместо водителей. Предел ли это возможностей, или мы только в начале пути? Какие перспективы видят и какие сложности встречают разработчики систем компьютерного зрения? Какую выгоду получает бизнес от таких решений? Не страдает ли при этом наша приватность и наша безопасность? Обсудим на сессии Компьютерное зрение и Data Fusion. Модератор: Александр Крайнов, Директор по развитию технологий искусственного интеллекта, Yandex Liveness. Защита от атак на систему с распознаванием лиц Александр Паркин, cтарший исследователь, VisionLabs Особенности проектирования системы видеонаблюдения под задачи видеоаналитики на основе нейронных сетей Дмитрий Шаралов, Эксперт по поддержке продаж с B2B Фактор формирования масштабного датасета в получении качественных моделей биометрической идентифицации Поговорим про общие принципы обучения моделей биометрической идентификации; обсудим возможности и ограничения в построении и расширении датасетов для биометрическогой идентификации и проблемы в сборе и подготовке больших биометрических датасетов. Кирилл Грошенков, ведущий разработчик по биометрии, Oz Forensics Использование технологий слияния данных в задачах распознавания производственных операций специалистов РЖД Ярослав Селиверстов, к.т.н., заведующий лаборатории искусственного интеллекта и нейронных сетей отраслевого центра разработок и внедрения, ОЦРВ (РЖД) #datafusion #datascience #bigdata #ИИ #AI #machinelearning