Как в фильме Пульт с Джимом Керри

https://www.youtube.com/watch?v=ohmajJTcpNk

#computervision

Вот как это работает: https://www.youtube.com/watch?v=eXVspNUeiWw

#computervision

Отличные курсы по машинному обучению от Яндекса

https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning

#яндекс #machinelearning

Отличная книга по машинному обучению для новичков. Жалко, что работе с изображениями практически не уделено внимания. В остальном книга выделяется тем, что сложные вещи рассказываются языком смертных

Макс +100500, только по теме программирования и математики: https://www.youtube.com/user/shiffman/videos?app=desktop

Таких не хватает на курсере

Здесь можно заказать у него видос по своей теме: https://github.com/CodingRainbow/Rainbow-Topics

Судя по тому, что гугл с недавних пор еще активней нацеливает своих разработчиков на машинное обучение, этой темой стоит заинтересоваться

Курсера запускает курс по нейросетям в сентябре: https://www.coursera.org/learn/neural-networks#

По отзывам - это лучший курс

Тот самый видео урок по нейронным сетям, который выделяется на фоне простых зачитываний научных статей вслух
https://www.youtube.com/watch?v=kQ7bV2SP22M

Лектор говорит интересную мысль: ученые годами создавали свои фильтры, называли их своими именами, а нейронная сеть за несколько часов обучения доходит до них сама

Есть ощущение, что сети скоро начнут снимать для нас мультики, дизайнить одежду и создавать новые блюда

Последнее время активно пишу на Go (golang.org) и все сильнее убеждаюсь, что он со временем прижмет своих конкурентов по веб части.

В языке больше всего радуют 3 вещи:
- обработка ошибок
- жесткий синтаксис
- быстрый компилятор

Обработка ошибок в Go кардинально отличается от тех, которые я наблюдал в других "обычных" языках. Программист Go каждый раз должен делать осознанный выбор между "я забью на обработку ошибок" или " я обработаю эту ошибку сейчас", когда видит, что функция возвращает значение ошибки. Это дает возможность прямолинейно писать код и так же без труда его читать. В других же языках, чаще всего программист вообще не делает выбор, а просто забивает на обработку ошибок. Но в случае, когда обработка ошибок все-таки происходит, то везде вставляются try-catch блоки, что ведет к превращению кода в кашку и появлению побочных мануалов "как правильно отлавливать ошибки"

С жестким синтаксисом проблемы стиля кода отваливаются by design. Все как при коммунизме: все пишут одинаково (если забиндили вызов gofmt на сохранение кода, либо вызвали его руками) и нет никаких if в одну строку или тернарных операторов в тернарных операторах. С таким подходом к стилю кода, можно нанимать джуниоров не опасаясь за "нововведения по стилю" - они будут сходу писать простой и читаемый код (инфа проверена и оттестирована)

С компилятором все понятно: экономит время и нервы разработчика. Это позволяет увеличить кол-во сборок и сглаживает итерации ручного тестирования при написании кода

Рекомендую начать учить Go, хотя бы для того, чтобы увидеть другой подход. Стоит попробовать написать на нем простейшее приложение с обработкой http запросов, либо бота для телеграмма. Язык учится максимум за неделю, а рвотный рефлекс от нового синтаксиса проходит практически сразу (особенно если забиндить на сохранение файлов не просто gofmt, а сразу вот это: https://github.com/bradfitz/goimports)

Я начал познавать Go с этого тура: https://tour.golang.org

#golang #go

Презентация CEO NVIDIA о том, как применяется машинное зрение в автомобильной промышленности:
https://www.youtube.com/watch?v=KkpxA5rXjmA

Если нет времени смотреть всю презентацию, то посмотрите хотя бы 32ую минуту, там показан результат не слабой сегментации

Для тех, кому интересно как это работает: вот тут есть код другой реализации сегментации, не уступающей по уровню той, которая показана на видео: http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/

Каталог каналов от самой большой медиасети в Telegram - @catalog_channels