🔮Toyota в 2021 году начнет строительство в Японии «города будущего» с беспилотниками и роботами
Компания хочет построить город на участке площадью 175 акров у горы Фудзи. Там разместятся до двух тысяч человек, которые смогут жить и работать над проектами Toyota.
👉🏻Смотреть концепт
Woven City позволит живущим там людям изучать и тестировать автономный транспорт, робототехнику, технологии «умного дома» и ИИ в реальной обстановке. По городу будут ездить беспилотники, которые будут выполнять функции личного и общественного транспорта, а также обслуживать клиники и магазины. Дома будут оснащены робототехникой и «умными» системами, которые помогут следить за здоровьем жильцов.
📹 видео
🔗Источник: https://vc.ru/future/100213-toyota-zaplanirovala-postroit-v-yaponii-gorod-budushchego-s-bespilotnikami-i-robotami
Компания хочет построить город на участке площадью 175 акров у горы Фудзи. Там разместятся до двух тысяч человек, которые смогут жить и работать над проектами Toyota.
👉🏻Смотреть концепт
Woven City позволит живущим там людям изучать и тестировать автономный транспорт, робототехнику, технологии «умного дома» и ИИ в реальной обстановке. По городу будут ездить беспилотники, которые будут выполнять функции личного и общественного транспорта, а также обслуживать клиники и магазины. Дома будут оснащены робототехникой и «умными» системами, которые помогут следить за здоровьем жильцов.
📹 видео
🔗Источник: https://vc.ru/future/100213-toyota-zaplanirovala-postroit-v-yaponii-gorod-budushchego-s-bespilotnikami-i-robotami
📇В команду My.Games/ Mail.ru на международный AdTech проект нужен сильный Data Scientist.
👉🏻Подробности в посте https://www.facebook.com/597338815/posts/10158330282693816/
👉🏻Подробности в посте https://www.facebook.com/597338815/posts/10158330282693816/
👤Алексей Сорокин, занявший второе место на конкурсе GramEval-2020 🚀 делится впечтлениями от участия.
В скором времени модель появится в библиотеке 🏷DeepPavlov.
👉🏻Читать
В скором времени модель появится в библиотеке 🏷DeepPavlov.
👉🏻Читать
🚕 Опыт внедрения ИИ в техподдержку Яндекс.Такси
👤Татьяна Савельева из команды по машинному обучению 🏷Яндекс.Такси поделилась инсайтами, рассказала, как автоматизируются сложные процессы, организуется работа разных, на практике применяется Deep learning. Также она подробно описывает принцип работы самой техподдержки в сервисе.
📖 Читать (~15 мин.)
👤Татьяна Савельева из команды по машинному обучению 🏷Яндекс.Такси поделилась инсайтами, рассказала, как автоматизируются сложные процессы, организуется работа разных, на практике применяется Deep learning. Также она подробно описывает принцип работы самой техподдержки в сервисе.
📖 Читать (~15 мин.)
⭐️Полезные каналы
Команда redmadrobot.ru ведет интересный канал @Redmadnews про технологии.
Мини-подборка постов из их канала:
📲 Исследование App Annie о влиянии COVID-19 на мобильную экономику
😷 SimilarWeb о том, какие онлайн-сервисы востребованы у работников на удаленке
💬 Мнение вице-президента по бизнес-технологиям «Тинькофф» Константина Маркелова о принципах построения эффективной экосистемы
👉🏻Подписаться на канал @Redmadnews
***
✅Добавить в друзья: 👤 Артур Большаков, PR в Redmadrobot
✅Изучить кейс Redmadrobot Data Lab в базе знаний об ИИ
✅Посетить ближайший ивент (с онлайн-трансляцией): Android meetup в Redmadrobot
#партнерский_материал
Команда redmadrobot.ru ведет интересный канал @Redmadnews про технологии.
Мини-подборка постов из их канала:
📲 Исследование App Annie о влиянии COVID-19 на мобильную экономику
😷 SimilarWeb о том, какие онлайн-сервисы востребованы у работников на удаленке
💬 Мнение вице-президента по бизнес-технологиям «Тинькофф» Константина Маркелова о принципах построения эффективной экосистемы
👉🏻Подписаться на канал @Redmadnews
***
✅Добавить в друзья: 👤 Артур Большаков, PR в Redmadrobot
✅Изучить кейс Redmadrobot Data Lab в базе знаний об ИИ
✅Посетить ближайший ивент (с онлайн-трансляцией): Android meetup в Redmadrobot
#партнерский_материал
🎧 Подкаст Университета ИТМО «Исследования в машинном обучении — это довольно индивидуальные вещи»
👤Андрей Фильченков, кандидат физико-математических наук, доцент факультета «Информационных технологий и программирования» и руководитель группы машинного обучения международной научной лаборатории «Компьютерные технологии» рассказывает о сложностях, которые ждут начинающих ученых в сфере машинного обучения.
⏱ Таймкоды основных тем обсуждения:
00:00 — представление спикера, примеры сотрудничества с компаниями;
09:07 — трансфер различных решений из одной области в другую и развитие сферы МО;
16:41 — изучение новых результатов, их осмысление и адаптация на практике;
23:48 — открытые разработки, подготовка публикаций и требования к их оформлению;
28:37 — работа специалистов лаборатории, частота выхода результатов их деятельности;
33:04 — выбор области для развития и пререквизиты для старта в сфере МО.
▶️ Слушать на Apple Podcasts (45 мин.)
📖 Читать расшифровку (~30 мин.)
👤Андрей Фильченков, кандидат физико-математических наук, доцент факультета «Информационных технологий и программирования» и руководитель группы машинного обучения международной научной лаборатории «Компьютерные технологии» рассказывает о сложностях, которые ждут начинающих ученых в сфере машинного обучения.
⏱ Таймкоды основных тем обсуждения:
00:00 — представление спикера, примеры сотрудничества с компаниями;
09:07 — трансфер различных решений из одной области в другую и развитие сферы МО;
16:41 — изучение новых результатов, их осмысление и адаптация на практике;
23:48 — открытые разработки, подготовка публикаций и требования к их оформлению;
28:37 — работа специалистов лаборатории, частота выхода результатов их деятельности;
33:04 — выбор области для развития и пререквизиты для старта в сфере МО.
▶️ Слушать на Apple Podcasts (45 мин.)
📖 Читать расшифровку (~30 мин.)
👂Резидент «Сколково» поможет людям с нарушениями слуха работать удаленно
Устройство распознавания речи 🏷«Чарли» на базе искусственного интеллекта от резидента Фонда «Сколково», компании «Сенсор-Тех», получило специальную функцию дистанционного общения.
Подключившись к программе по специальной ссылке, люди с нарушением слуха смогут читать расшифрованную речь собеседника или лектора дома на экране смартфона или компьютера в режиме онлайн. Таким же образом можно проводить рабочие встречи, совещания, любые образовательные мероприятия или выступления. Для этого необходим только доступ к интернету.
🔗 Источник: http://sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/03/25/rezident-skolkovo-pomozhet-lyudyam-s-narusheniyami-sluha-uchitsya-i-rabotat-udalenno.aspx
Полезные контакты:
👤Денис Кулешов, директор лаборатории «Сенсор-Тех»
🏷 Другие разработки «Сенсор-Тех» на ICT.Moscow
Устройство распознавания речи 🏷«Чарли» на базе искусственного интеллекта от резидента Фонда «Сколково», компании «Сенсор-Тех», получило специальную функцию дистанционного общения.
Подключившись к программе по специальной ссылке, люди с нарушением слуха смогут читать расшифрованную речь собеседника или лектора дома на экране смартфона или компьютера в режиме онлайн. Таким же образом можно проводить рабочие встречи, совещания, любые образовательные мероприятия или выступления. Для этого необходим только доступ к интернету.
🔗 Источник: http://sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/03/25/rezident-skolkovo-pomozhet-lyudyam-s-narusheniyami-sluha-uchitsya-i-rabotat-udalenno.aspx
Полезные контакты:
👤Денис Кулешов, директор лаборатории «Сенсор-Тех»
🏷 Другие разработки «Сенсор-Тех» на ICT.Moscow
Skolkovo Community
Резидент «Сколково» поможет людям с нарушениями слуха учиться и работать удаленно
Устройство распознавания речи «Чарли» на базе искусственного интеллекта от резидента Фонда «Сколково», компании « Сенсор-Тех », получило специальную функцию дистанционного общения. Теперь люди с нарушением...
X5 Retail Group увеличили штат дирекции по большим данным на 200 человек
Группа компаний X5 Retail Group нарастила штат дирекции по большим данным до 340 человек, согласно отчету за март 2020 года. Ежедневно компания собирает порядка 7 млн значений данных через программы лояльности и разрабатывает аналитические продукты и сервисы, помогающие конкурировать на рынке.
Всего разрабатывается и развивается несколько десятков сервисов для внутреннего использования и внешних потребителей. В сетях компании уже используются решения по аналитике и управлению ценообразованием, ассортиментом и промоактивностями с помощью инструментов Big Data.
С помощью решения на основе Big Data для автоматизированного формирования ассортимента теперь в сетях осуществляется управление ассортиментом по 28 категориям товаров, составляющим более 60% всех продаж. Новые матрицы ассортимента разрабатываются на основе понимания спроса со стороны клиентов, ролей каждой из категорий товаров и их вклада в общие продажи.
🔗 Источник
***
Изучить подробнее: как Перекресток использует компьютерное зрение для видеоконтроля очередей и вкладки товаров на полках
Группа компаний X5 Retail Group нарастила штат дирекции по большим данным до 340 человек, согласно отчету за март 2020 года. Ежедневно компания собирает порядка 7 млн значений данных через программы лояльности и разрабатывает аналитические продукты и сервисы, помогающие конкурировать на рынке.
Всего разрабатывается и развивается несколько десятков сервисов для внутреннего использования и внешних потребителей. В сетях компании уже используются решения по аналитике и управлению ценообразованием, ассортиментом и промоактивностями с помощью инструментов Big Data.
С помощью решения на основе Big Data для автоматизированного формирования ассортимента теперь в сетях осуществляется управление ассортиментом по 28 категориям товаров, составляющим более 60% всех продаж. Новые матрицы ассортимента разрабатываются на основе понимания спроса со стороны клиентов, ролей каждой из категорий товаров и их вклада в общие продажи.
🔗 Источник
***
Изучить подробнее: как Перекресток использует компьютерное зрение для видеоконтроля очередей и вкладки товаров на полках
TAdviser.ru
Какие роботы используются в магазинах и на складах X5. Фото
Статья Цифровые технологии в X5 Retail Group, Роботы, используемые в магазинах и на складах Фото, Запуск цифровой биржи подработки для сотрудников, «Пятерочка» запустила доставку продуктов роботами-курьерами, X5 полностью перешла на электронные транспортные…
💬 Константин Корищенко, профессор, завкафедрой «Фондовые рынки и финансовый инжиниринг» РАНХиГС о влиянии big data и цифровых технологий на экономику
«Большие данные — это очень важная история. Но и большие данные, и искусственный интеллект, и системы машинного обучения — это все сильно преувеличенные процессы. Это не значит, что они плохие или не принесут пользы. Просто о том, что искусственный интеллект через 5–10 лет поменяет абсолютно все, говорили еще в 80-е годы. Прошло уже сорок лет, изменения все еще заставляют себя ждать. Не надо преувеличивать значение этих факторов. Как, например, с использованием чат-ботов. Они, наверное, помогают экономить на колл-центрах, решают массу проблем по обзвону, но в нынешнем виде вызывают скорее смех либо раздражение, а не реально решают какие-то бизнес-вопросы».
📖 Читать интервью целиком (~13 мин.)
«Большие данные — это очень важная история. Но и большие данные, и искусственный интеллект, и системы машинного обучения — это все сильно преувеличенные процессы. Это не значит, что они плохие или не принесут пользы. Просто о том, что искусственный интеллект через 5–10 лет поменяет абсолютно все, говорили еще в 80-е годы. Прошло уже сорок лет, изменения все еще заставляют себя ждать. Не надо преувеличивать значение этих факторов. Как, например, с использованием чат-ботов. Они, наверное, помогают экономить на колл-центрах, решают массу проблем по обзвону, но в нынешнем виде вызывают скорее смех либо раздражение, а не реально решают какие-то бизнес-вопросы».
📖 Читать интервью целиком (~13 мин.)
🚘 #кейс: ИИ для распознавания автомобильных номеров
Инженер Роберт Лучиан Чириак на базе компьютера Raspberry Pi создал систему, которая распознает номер автомобилей в транспортом потоке и с помощью машинного обучения переводит их в текстовый формат.
За работу системы отвечают три отдельных приложения. Первое определяет рамку автомобильного номера, внутри которой будет считываться текст. Второе определяет символы и их порядок на полученном изображении. Третье распознает символы и переводит их в текст.
Устройство состоит из платы Raspberry Pi, камеры, модулей 4G и GPS. Они спрятаны в напечатанный на 3D-принтере корпус, который крепится к зеркалу заднего вида автомобиля.
🔗 Источник: https://www.tomshardware.com/news/raspberry-pi-project-artificial-intelligence-machine-camera
👉🏻 Смотреть другие кейсы в категории в сфере транспорта
Инженер Роберт Лучиан Чириак на базе компьютера Raspberry Pi создал систему, которая распознает номер автомобилей в транспортом потоке и с помощью машинного обучения переводит их в текстовый формат.
За работу системы отвечают три отдельных приложения. Первое определяет рамку автомобильного номера, внутри которой будет считываться текст. Второе определяет символы и их порядок на полученном изображении. Третье распознает символы и переводит их в текст.
Устройство состоит из платы Raspberry Pi, камеры, модулей 4G и GPS. Они спрятаны в напечатанный на 3D-принтере корпус, который крепится к зеркалу заднего вида автомобиля.
🔗 Источник: https://www.tomshardware.com/news/raspberry-pi-project-artificial-intelligence-machine-camera
👉🏻 Смотреть другие кейсы в категории в сфере транспорта
📌Сегодня в 19:00 пройдет вебинар AI Community с командой Rosterize: Максимом Андреевым и Алексеем Тарасовым на тему: «Проблемы авиакомпаний и их AI-решения»
Полезные контакты:
👤Павел Доронин, Founder в AI Community
👤Максим Андреев, Founder & CEO в Rosterize
🔗Источник: https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10222224644585774&set=a.2029247051530&type=3
Полезные контакты:
👤Павел Доронин, Founder в AI Community
👤Максим Андреев, Founder & CEO в Rosterize
🔗Источник: https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10222224644585774&set=a.2029247051530&type=3
💣Ученые используют искусственный интеллект для поиска неразорвавшихся бомб
Ученые использовали искусственный интеллект для обнаружения кратеров от бомб эпохи Вьетнамской войны в Камбодже. Эксперимент состоял из двух этапов. На первом исследователи обучали компьютер по алгоритмам, разработанным для обнаружения метеоритных кратеров на Луне и других планетах. Бомбы создают кратеры, подобные тем, что остаются после падения метеоритов. Но на Земле в течение десятилетий они зарастают травой и кустарниками, меняют форму и внешний вид.
На втором этапе искусственный интеллект искал различия между кратерами от бомб и метеоритов. Разработанные исследователями компьютерные алгоритмы учитывают новые особенности воронок от бомб, в том числе их формы, цвета, текстуры и размеры. После того, как машина «научилась» распознавать истинные воронки от бомб, ученые проверили его способности.
На первой стадии модель нашла 89 процентов кратеров от бомб (157 из 177), но также определила 1142 ложных объекта — кратерообразных мест, образовавшихся не из-за бомб. На второй стадии компьютер устранил 96 процентов ложных определений. В результате его точность составила около 86 процентов (152 из 177). Таким образом, новый метод увеличил число правильно обнаруженных кратеров от бомб более чем на 160 процентов.
Источник: http://21mm.ru/news/nauka/uchenye-ispolzuyut-iskusstvennyy-intellekt-dlya-poiska-nerazorvavshikhsya-bomb/
Ученые использовали искусственный интеллект для обнаружения кратеров от бомб эпохи Вьетнамской войны в Камбодже. Эксперимент состоял из двух этапов. На первом исследователи обучали компьютер по алгоритмам, разработанным для обнаружения метеоритных кратеров на Луне и других планетах. Бомбы создают кратеры, подобные тем, что остаются после падения метеоритов. Но на Земле в течение десятилетий они зарастают травой и кустарниками, меняют форму и внешний вид.
На втором этапе искусственный интеллект искал различия между кратерами от бомб и метеоритов. Разработанные исследователями компьютерные алгоритмы учитывают новые особенности воронок от бомб, в том числе их формы, цвета, текстуры и размеры. После того, как машина «научилась» распознавать истинные воронки от бомб, ученые проверили его способности.
На первой стадии модель нашла 89 процентов кратеров от бомб (157 из 177), но также определила 1142 ложных объекта — кратерообразных мест, образовавшихся не из-за бомб. На второй стадии компьютер устранил 96 процентов ложных определений. В результате его точность составила около 86 процентов (152 из 177). Таким образом, новый метод увеличил число правильно обнаруженных кратеров от бомб более чем на 160 процентов.
Источник: http://21mm.ru/news/nauka/uchenye-ispolzuyut-iskusstvennyy-intellekt-dlya-poiska-nerazorvavshikhsya-bomb/
Tech Xplore
Study uses AI to estimate unexploded bombs from Vietnam War
Researchers have used artificial intelligence to detect Vietnam War-era bomb craters in Cambodia from satellite images—with the hope that it can help find unexploded bombs.
🚗Немецкий концерн Volkswagen Group совместно с NVIDIA задумались о наделении автомобилей марки Audi искусственным интеллектом
Работать они будут через нейронную сеть, а значит, и способны к самообучению. Система сможет выучить стилистику вождения за несколько дней.
Предполагается несколько режимов: помощь водителю, подсказки, поддержание скорости и полная автономия. При помощи различных датчиков, система сможет различать разметку, дорожные знаки, движение пешеходов и сигналы светофоров. Особенно удобны такие функции во время плохой видимости, например, при сильном дожде или в темное время суток.
В продажу такие автомобили попадут не ранее 2025 года.
🔗Источник: https://auto.rambler.ru/news/43897879-mashiny-nedalekogo-buduschego/
Работать они будут через нейронную сеть, а значит, и способны к самообучению. Система сможет выучить стилистику вождения за несколько дней.
Предполагается несколько режимов: помощь водителю, подсказки, поддержание скорости и полная автономия. При помощи различных датчиков, система сможет различать разметку, дорожные знаки, движение пешеходов и сигналы светофоров. Особенно удобны такие функции во время плохой видимости, например, при сильном дожде или в темное время суток.
В продажу такие автомобили попадут не ранее 2025 года.
🔗Источник: https://auto.rambler.ru/news/43897879-mashiny-nedalekogo-buduschego/
Рамблер/авто
Друг на колесах: машины недалекого будущего
Все на свете развивается и эволюционирует, и автомобильная промышленность не стоит на месте.
🙌🏻 #кейс: Контроль соблюдения мер личной гигиены сотрудниками с помощью системы 🏷 Direktiva.AI
На санпропускниках компании — производителя мяса «Дамате» внедрена система Direktiva. Камеры оснащены функцией распознавания лиц, которые позволяют проводить аутентификацию сотрудников, соблюдение регламента мытья рук каждым сотрудником и осуществляют контроль доступа на рабочее место.
Система исключает вероятность попадания на производство сотрудников, не выполнивших надлежащие регламентные операции по мойке и дезинфекции. Использование искусственного интеллекта позволило снизить влияние человеческого фактора и сыграло положительную роль в обеспечении безопасности продукции компании.
🔗 Источник: https://connectome.ai/news/measures.html
На санпропускниках компании — производителя мяса «Дамате» внедрена система Direktiva. Камеры оснащены функцией распознавания лиц, которые позволяют проводить аутентификацию сотрудников, соблюдение регламента мытья рук каждым сотрудником и осуществляют контроль доступа на рабочее место.
Система исключает вероятность попадания на производство сотрудников, не выполнивших надлежащие регламентные операции по мойке и дезинфекции. Использование искусственного интеллекта позволило снизить влияние человеческого фактора и сыграло положительную роль в обеспечении безопасности продукции компании.
🔗 Источник: https://connectome.ai/news/measures.html
📰В США разработали ИИ-инструмент для выявления дезинформации в интернете
В Аризонском университете нейросети обучили на популярных статьях об изменении климата и биологической эволюции, и в 90% случаев они успешно отделяли настоящие факты от ложных. Нейросеть может просканировать сайт и определить, можно ли назвать его содержание обоснованным. В будущем ее хотят адаптировать для всех областей науки.
Теперь университет намерен разработать расширение для браузера, которое будет определять правдивость статей в интернете. Если обнаружится дезинформация, то читателю предложат надежный сайт по этой теме. В мобильное приложение планируется добавить геймификацию, чтобы люди могли соревноваться с друзьями и родственниками в обнаружении ложных данных. Опыт наиболее успешных в этом пользователей будет использоваться для обучения нейросети.
🔗Источник: https://rb.ru/story/conspiracy-theories-online/
В Аризонском университете нейросети обучили на популярных статьях об изменении климата и биологической эволюции, и в 90% случаев они успешно отделяли настоящие факты от ложных. Нейросеть может просканировать сайт и определить, можно ли назвать его содержание обоснованным. В будущем ее хотят адаптировать для всех областей науки.
Теперь университет намерен разработать расширение для браузера, которое будет определять правдивость статей в интернете. Если обнаружится дезинформация, то читателю предложат надежный сайт по этой теме. В мобильное приложение планируется добавить геймификацию, чтобы люди могли соревноваться с друзьями и родственниками в обнаружении ложных данных. Опыт наиболее успешных в этом пользователей будет использоваться для обучения нейросети.
🔗Источник: https://rb.ru/story/conspiracy-theories-online/
Fast Company
Why people are so easily fooled by conspiracy theories they read online
Many Americans have holes in their understanding of basic science—making them particularly susceptible to misinformation.
🎓 #кейс: Как ИИ помог создать онлайн-платформу по обучению английскому языку
Первый крупный корпоративный заказ для создателей онлайн-школы английского языка Skyеng заставил их использовать технологии искусственного интеллекта для изучения данных клиента. Они стали разрабатывать персонализированные курсы для B2B-сегмента, а с помощью ИИ начали изучать рабочие мессенджеры и почту клиента, составили «словарь корпоративной лексики» и включили его в обучающий курс.
Источник: https://www.forbes.ru/biznes/393853-kak-cheboksarec-s-druzyami-sozdal-samyy-dorogoy-obrazovatelnyy-startap-v-rossii
Первый крупный корпоративный заказ для создателей онлайн-школы английского языка Skyеng заставил их использовать технологии искусственного интеллекта для изучения данных клиента. Они стали разрабатывать персонализированные курсы для B2B-сегмента, а с помощью ИИ начали изучать рабочие мессенджеры и почту клиента, составили «словарь корпоративной лексики» и включили его в обучающий курс.
Источник: https://www.forbes.ru/biznes/393853-kak-cheboksarec-s-druzyami-sozdal-samyy-dorogoy-obrazovatelnyy-startap-v-rossii
Forbes.ru
Как чебоксарец с друзьями создал самый дорогой образовательный стартап в России
Всего несколько лет назад офис компании Skyeng был в съемной квартире в Долгопрудном, а несколько сотрудников компании – друзья по МФТИ – ели лапшу быстрого приготовления, чтобы сэкономить. Сегодня компания оценивается в $100 млн. Как «физтехи» добил
⭐️Полезные каналы
Команда @analyticsnow ведет одноименный канал об аналитических решениях сегодняшнего и завтрашнего дня: Advanced analytics, ML, AI, Big Data и классический BI.
👉🏻Подписаться на канал @analyticsnow
***
Бонус: 🎧Послушать подкаст.
Автор @analyticsnow рассказывает про использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
#партнерский_материал
Команда @analyticsnow ведет одноименный канал об аналитических решениях сегодняшнего и завтрашнего дня: Advanced analytics, ML, AI, Big Data и классический BI.
👉🏻Подписаться на канал @analyticsnow
***
Бонус: 🎧Послушать подкаст.
Автор @analyticsnow рассказывает про использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
#партнерский_материал
📌Роман Халкечев из «Яндекс.Еды» простыми словами рассказывает, что такое машинное обучение, как оно работает и зачем нужно. Также он поясняет, сколько и почему может зарабатывать специалист его профиля и какой у него карьерный рост.
▶️ Смотреть на YouTube (42 минуты)
▶️ Смотреть на YouTube (42 минуты)
YouTube
10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ
Смотри новое видео по ссылке: https://linktr.ee/10sillyquestions
Новый гость "10 глупых вопросов" – руководитель отдела машинного обучения и анализа данных сервиса "Яндекс.Еда" Роман Халкечев. Мы задали Роману глупые вопросы об обучении машин, способах предсказания…
Новый гость "10 глупых вопросов" – руководитель отдела машинного обучения и анализа данных сервиса "Яндекс.Еда" Роман Халкечев. Мы задали Роману глупые вопросы об обучении машин, способах предсказания…
🤸🏻♀️ Студент БГУИР создает умное фитнес-приложение для тренировок на дому и привлек инвестиции
Алексей Борисевич, студент четвертого курса Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, основал стартап Vivafit↗️. Он занимается разработкой фитнес-приложения для смартфона с использованием компьютерного зрения.
Идея такова: пользователь устанавливает смартфон фронтальной камерой к себе, чтобы приложение «видело» его тело, смотрит пример выполнения упражнения и начинает тренироваться. ИИ анализирует движения, и если человек что-то делает не так, сообщает ему. Также подсчитывает повторения и сообщает, когда стоит закончить или перейти к следующему упражнению, подшучивает и подбадривает. Затем приложение анализирует полученные данные и использует их для корректировки плана обучения.
🔗Источник: https://42.tut.by/677898
Алексей Борисевич, студент четвертого курса Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, основал стартап Vivafit↗️. Он занимается разработкой фитнес-приложения для смартфона с использованием компьютерного зрения.
Идея такова: пользователь устанавливает смартфон фронтальной камерой к себе, чтобы приложение «видело» его тело, смотрит пример выполнения упражнения и начинает тренироваться. ИИ анализирует движения, и если человек что-то делает не так, сообщает ему. Также подсчитывает повторения и сообщает, когда стоит закончить или перейти к следующему упражнению, подшучивает и подбадривает. Затем приложение анализирует полученные данные и использует их для корректировки плана обучения.
🔗Источник: https://42.tut.by/677898