Друзья, всем привет!🖐
Мы организовали канал, где мы будем выкладывать все новости касательно тем НИРов, хакатонов и трудоустройства. Скоро тут появится презентация со вчерашней встречи, презентации от партнёров, а также алгоритм действий для желающих присоединиться в лабораторию.

Уже получили много заявок с утра, нам очень приятно, что к лаборатории такой интерес🤗 пожалуйста, немного потерпите, не бомбите всех руководителей и секретаря🙏, мы скоро всё обязательно объявим. Следите за обновлениями.

Вчерашняя презентация с темами, а также презентации от лабораторий-партнёров с нашего мегафакультета.

Там указаны контакты руководителей, но как мы говорили на встрече, первая точка входа в эти темы — это руководители нашей лаборатории‼️. После публикации алгоритма приёма заявок на темы и трудоустройства, если Вы хотите работать над их темами, мы обязательно свяжем Вас с ними, поэтому не торопитесь писать им первыми🙏

‼️Мы создали формы для Ваших заявок по хакатонам и по НИРам. Большая просьба следовать формату в соответствующих полях (в описании), это существенно облегчит обработку заявок с нашей стороны. В случае вопросов по формам пишите в комментариях под этим постом.

На следующей неделе будем организовывать первые собеседования, о точных датах и форматах, разумеется сообщим.😊

Появилась ещё одна тема под руководством Ефимовой Валерии Александровны:

Аугментация обучающей выборки для дефектоскопии с помощью диффузионных моделей

Актуальность: Требуется контролировать качество произведенных товаров, а для этого требуется обучить алгоритм детекции. Для получения качественной детекции нужна выборка минимум на 300 изображений, но для их сбора может потребоваться несколько месяцев, так как бракованная продукция получается редко, а специально изготавливать бракованную продукцию не будут. Чтобы ускорить сбор обучающей выборки, воспользуемся генеративными методами аугментации.

Что требуется сделать:
— изучить StableDiffusionXL, Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA), ControlNet, методы дообучения и генерации конкретных объектов, ComfyUI
— без дообучения сгенерировать новые изображения с дефектами (за основу брать датасет MVTec, дефекты на металле)
— дообучить диффузионную модель аугментировать выборку дефектов
— сравнить обучение YOLOv8 до и после генеративной аугментации

Напоминаем также про запись в формы, многие по-прежнему присылают заявки в ТГ и на почты.
Просим Вас активизироваться, чтобы побыстрее провести собеседования и трудоустроить вас до декабря‼️

Друзья, на этой неделе заканчиваем приём заявок, и проводим последние собеседования, сейчас самое время для тех, кто хотел записаться и откладывал