cv.

cv.

Когда компьютерное зрение на складе окупается, а когда становится дорогим экспериментом

продолжить чтение

Онлайн‑магистратура НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и применению ИИ»: как успеть поступить в 2026 году

Привет, это команда Яндекс Практикума. Приём документов на поступление в 2026 году закончится меньше, чем через неделю, но вы ещё можете успеть поступить в онлайн‑магистратуру «Специалист по работе с данными и применению ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Практикумом. В статье мы расскажем, что входит в программу и как на неё поступить.

продолжить чтение

Исследование: пользователи LinkedIn переписывают прошлый опыт работы под требования рынка

продолжить чтение

Может ли ИИ выучить физику, просто наблюдая за миром?

О когнитивных способностях человека есть много исследований. Одно из самых известных это исследование за авторством Элизабет Спелке. Оно о том как у человека появляется самое первое, базовое понимание мира и физических законов. Её работа ставит под сомнение традиционные взгляды на то, что всё человеческое знание приобретается исключительно через опыт, и выдвигает гипотезу о наличии врожденных когнитивных систем.

продолжить чтение

Компас и нейросеть: как бегать рогейны по приборам

Волей случая мне повезло принадлежать к интересной породе людей. Мы не прочь встать в выходной пораньше, уехать из города в лес, где на поляне (или опушке) можно обменять небольшую сумму кровных на бумажную карту окрестностей с отмеченными на ней точками. И затем, вооружившись компасом, потратить несколько следующих часов жизни на блуждание по полям, лесам и болотам в поисках этих точек. Чаще в компании, чем в гордом одиночестве.Со стороны это обычно такие мероприятия выглядят, как толпа бездельников, скитающихся по разным зарослям, уткнувшись в карту, примерно так:

продолжить чтение

Обучаем ИИ видеть то, чего он никогда не видел

Задача обнаружения объектов на изображении не нова, подходов к её решению существует масса. Вероятно, самым популярным и известным среди них будет YOLO. Появившись в 2015 году, эта серия систем по сей день используется, когда хочется сделать детекцию быстро, без долгих экспериментов с архитектурой.

продолжить чтение

Как мы реализовали оптимальное обучение CV-моделей в Luna Line. Часть 2. Сегментация

продолжить чтение

Кэширование и трекинг. Как YOLO экономит время и нервы

Случалось мне работать с CV: запускаешь сорокаминутное видео, YOLO честно находит людей, машины, собак. На двадцатой минуте падает сеть или, что хуже, камера наблюдения выходит из строя. Перезапускаешь. Модель снова смотрит те же кадры,

продолжить чтение

OCR всё прочитал, но ничего не понял: как мы научили систему разбирать транспортные накладные

Материал подготовлен для будущих студентов курса «Компьютерное зрение».Каждый день склады обрабатывают тысячи транспортных наклеек. FedEx, UPS, DHL, USPS, региональные перевозчики — у каждого свой макет, свои размеры шрифтов и расположение полей. На наклейке FedEx номер отслеживания может находиться наверху, а на наклейке DHL — посередине. Обратный адрес у одного перевозчика выровнен по левому краю, у другого — по центру.

продолжить чтение

Как я выбираю моменты для Shorts: почему LLM + транскрипт почти всегда дают мусор

Это третья статья про мой "аниме завод" — систему, которая автоматически превращает длинные эпизоды в Shorts.Если хотите полный контекст, вот предыдущие части:

продолжить чтение