من 3 يوليو إلى 16 يوليو في جامعة ولاية نيجني نوفغورود. إن آي. استضاف لوباتشيفسكي مدرسة إنتل الصيفية المشتركة بين الجامعات حول رؤية الكمبيوتر - المعسكر الصيفي لرؤية الكمبيوتر، والذي شارك فيه أكثر من 100 طالب. كانت المدرسة موجهة للطلاب التقنيين من جامعات نيجني نوفغورود المهتمين برؤية الكمبيوتر والتعلم العميق والشبكات العصبية وIntel OpenVINO وOpenCV.
في هذا المقال سنشارككم كيف تم الاختيار للمدرسة، وما درسوه، وما فعله الطلاب في الجزء العملي، وسنتحدث أيضًا عن بعض المشاريع المقدمة في المرافعة.
عملية الاختيار وأشكال المشاركة
قررنا أن نمنح الأطفال خيار التقدم للحصول على شكلين من التعليم: بدوام كامل وبدوام جزئي. بالنسبة للدورات بدوام جزئي وبدوام جزئي، لم يخضع الطلاب للاختيار وتم تسجيلهم على الفور. كانوا يحضرون المحاضرات فقط في أيام الأسبوع في الصباح. كما أتيحت للأطفال الفرصة لإكمال المهام العملية وإرسالها إلى للاختبار من قبل المعلمين.
للتأهل للامتحان بدوام كامل، كان على الرجال الحضور إلى مكتب إنتل لإجراء مقابلة مع اللجنة. كان الاختلاف عن النموذج بدوام جزئي وبدوام جزئي هو أنه بالإضافة إلى المحاضرات، قام المشاركون في المعسكر بمهام عملية مع القيمين - معلمي UNN ومهندسي Intel من Intel. وفي الأسبوع الثاني انتهت الواجبات العملية وبدأت المشاريع التي عمل فيها المشاركون في مجموعات مكونة من 3 أشخاص.
خلال المقابلة، تم طرح أسئلة على الطلاب حول الرياضيات والبرمجة، كما تم إعطاؤهم مشكلة يجب حلها على الفور. ومن الجدير بالذكر أن اللجنة تكونت من مهندسي البرمجيات ومهندسي الخوارزميات وأساتذة الجامعات. إن آي. Lobachevsky، لذلك تبين أن المقابلة متعددة الأوجه وغير عادية. من وجهة نظر القائم بإجراء المقابلة، كان من المثير للاهتمام معرفة المعرفة التقنية الأساسية للطلاب فيما يتعلق برؤية الكمبيوتر، لذا فإن موضوعات مثل C++/STL وOOP والخوارزميات الأساسية وهياكل البيانات والجبر الخطي والتحليل الرياضي والرياضيات المنفصلة و تم طرح المزيد. ومن بين المهام، كانت الأولوية لمعرفة أسباب الطلاب. كانت اللجنة مهتمة أيضًا بالمكان الذي درسوا فيه، وما هي الخبرة التي كانت لديهم قبل هذه المدرسة (على سبيل المثال، النشاط العلمي) وكيف يمكن تطبيقها مباشرة في مجال رؤية الكمبيوتر.
شارك في الاختيار بدوام كامل 78 طالبًا، في حين كان هناك 24 مكانًا بدوام كامل، وكانت المسابقة 3 طلاب لكل مكان. يمكن الاطلاع على إحصائيات المشاركين والاختلافات المرئية بين أشكال المشاركة بدوام كامل وبدوام جزئي في الجدول أدناه:
ماذا فعل الرجال لمدة أسبوعين؟
تعرف الطلاب نظريًا وعمليًا على المهام الرئيسية للرؤية الحاسوبية: تصنيف الصور واكتشاف الأشياء وتتبعها. يتضمن مكون المحاضرة لكل موضوع عادة رحلة تاريخية في تطوير الأساليب الكلاسيكية لحل مشاكل رؤية الكمبيوتر والأساليب الحديثة للحل باستخدام التعلم الآلي والشبكات العصبية. أعقب النظرية ممارسة، حيث قام الطلاب بتنزيل نماذج الشبكات العصبية الشائعة وإطلاقها باستخدام وحدة DNN في مكتبة OpenCV، وإنشاء تطبيق مخصص.
تم نشر العروض التقديمية لجميع المحاضرات في مستودع عام ، حتى يتمكن الطلاب دائمًا من فتح المعلومات الضرورية وعرضها، بما في ذلك بعد المدرسة. كان من الممكن التواصل مع المحاضرين والمعلمين الممارسين ومهندسي Intel سواء بشكل مباشر أو عبر الدردشة على Gitter. كما تبين أن توقيت أسبوع المشروع كان ناجحا: فقد بدأ يوم الأربعاء، مما جعل من الممكن قضاء عطلة نهاية الأسبوع بشكل مفيد خالية من المحاضرات، وتحسين قرارات الفريق. قضى المشاركون الأكثر مسؤولية نصف يوم السبت في مكتب إنتل، حيث تمت مكافأتهم برحلة غير مجدولة في نفس اليوم.
كيف كان الدفاع عن المشاريع؟
تم منح كل فريق 10 دقائق للحديث عما فعلوه خلال المشروع وما توصلوا إليه. بعد هذا الوقت، بدأت 5 دقائق، قام خلالها مهندسو الشركة بطرح الأسئلة على الشباب وإعطائهم بعض النصائح التي من شأنها أن تساعدهم على تحسين مشروعهم أو منع الأخطاء الموجودة في المستقبل. جرب كل واحد من الرجال نفسه كمتحدث، مما يدل على معرفتهم في مجال رؤية الكمبيوتر وأكد مساهمتهم في إنشاء المشروع، مما ساعدنا على النظر والتوصل إلى استنتاج حول كل مشارك في المدرسة. استغرق الدفاع أكثر من 3 ساعات، ولكننا اعتنينا بالرجال وخففنا التوتر من خلال استراحة قصيرة لتناول القهوة، حيث يمكن للرجال التقاط أنفاسهم ومناقشة المشكلات مع كبار المتخصصين في Intel.
وفي نهاية اليوم حصلنا على المركز الأول والثاني والثالث. كان الاختيار صعبًا للغاية، لأن كل فريق، كل مشروع كان له نكهته الخاصة وتميز بأصالته في العرض.
المشاركون في معسكر السيرة الذاتية بدوام كامل، والدفاع عن المشاريع، ومكتب إنتل في نيجني نوفغورود
المشاريع المقدمة
قفاز ذكي
استخدام الكاشف والمتعقب باستخدام OpenCV للتنقل البصري في الفضاء. أضاف الفريق أيضًا إمكانية استشعار العمق باستخدام كاميرتين. يتم استخدام Microsoft Speech API كواجهة للإدارة.
مستقبل
الكشف عن الطعام واختيار وصفة للطبق الجاهز بما في ذلك المكونات الموجودة. لم يكن الرجال خائفين من المهمة وفي غضون أسبوع قاموا بترميز عدد كافٍ من الصور بأنفسهم، وقاموا بتدريب الكاشف باستخدام TensorFlow Object Detection API وإضافة منطق للعثور على الوصفة. بسيطة ولذيذة!
المحرر 2.0
استخدم المشاركون في المشروع مجموعة من الشبكات العصبية (البحث عن الوجه، تطبيع صورة الوجه حسب النقاط الرئيسية، حساب واصف صورة الوجه) للتعرف على الوجه كجزء من مهمة البحث عن الأجزاء في مقاطع الفيديو الطويلة التي يكون فيها شخص معين حاضر. يمكن استخدام النظام المطور كنظام مساعد لتحرير الفيديو، مما يحرر الشخص من الاضطرار إلى مشاهدة الفيديو بنفسه بحثًا عن الأجزاء الضرورية. استخدام الشبكات العصبية من تمكن الفريق من تحقيق سرعة عالية للتطبيق: على جهاز كمبيوتر محمول مزود بمعالج Intel Core i5، كانت سرعة معالجة الفيديو 58 إطارًا في الثانية.
الموصوف
رسم النظارات والأقنعة على وجه الشخص. تم استخدام شبكة MTCNN لكشف الوجوه والنقاط الرئيسية.
مجهول
عمل آخر مثير للاهتمام حول موضوع إخفاء الهوية. قدم هذا الفريق عدة خيارات لتشويه الوجوه: التمويه والتقطيع. في أسبوع واحد، لم يتوصل الرجال إلى المهمة فحسب، بل قدموا أيضًا طريقة لإخفاء هوية شخص معين (من خلال التعرف على الوجه).
الاحماء
قام فريق مشروع “الإحماء” بحل مشكلة إنشاء مساعد رياضي لتمرين إمالة الرأس. وحتى لو كان التطبيق النهائي لهذا التطبيق لا يزال مثيرًا للجدل، فقد تم إجراء دراسة شاملة لمقارنة خوارزميات الكشف عن الوجه المختلفة: Haar cascades، والشبكات من TensorFlow، وOpenCV، وOpenVINO. لقد قمنا بالإحماء ليس فقط جسديًا، ولكن أيضًا عقليًا!
أقل 800
نيجني نوفغورود، المدينة التي أقيمت فيها المدرسة، سيبلغ عمرها 2 عام في غضون عامين، مما يعني أن هناك ما يكفي من الوقت لتنفيذ مشروع مثير للاهتمام. لقد طلبنا من الأطفال التفكير في مهمة إنشاء دليل يمكنه، بناءً على صورة واجهة المباني، تقديم معلومات حول نوع الكائن الموضح في الصورة وما هي الحقائق المعروفة عنه. في رأينا، كانت هذه المهمة واحدة من أصعب المهام، لأنها تتعلق برؤية الكمبيوتر الكلاسيكية، لكن الفريق أظهر نتيجة لائقة.
قرعة
وعلى الرغم من القيود الزمنية الصارمة لاستكمال أعمال التصميم، لم يكن هذا الفريق خائفًا أيضًا من إجراء تجربة لتدريب شبكتهم العصبية الخاصة على تصنيف مواضع اليد في لعبة معروفة.
ردود الفعل من المشاركين
لقد طلبنا من طلاب من دورات مختلفة مشاركة انطباعاتهم عن المدرسة الصيفية:
لقد كنت محظوظًا مؤخرًا بما يكفي لحضور معسكر Intel Computer Vision الصيفي وكانت تجربة رائعة. اكتسبنا الكثير من المعرفة والمهارات الجديدة في مجال السيرة الذاتية، وتثبيت البرمجيات، وتصحيح الأخطاء، كما انغمسنا في بيئة العمل، وواجهنا مشاكل حقيقية، وناقشنا الحلول الممكنة مع الزملاء ومعلمي المدارس، وهناك أسطورة مفادها أن وظيفة المبرمج يتكون فقط من التواصل مع جهاز الكمبيوتر. ومع ذلك، هذا ليس هو الحال على الإطلاق. عملنا الإبداعي لا ينفصل عن التواصل مع الناس. ومن خلال التواصل يمكن للمرء أن يكتسب معرفة فريدة. ولقد أحببت هذا الجزء من المدرسة أكثر من غيره. ومع ذلك، هناك عيب واحد... بعد الانتهاء من التدريب أردت الاستمرار! بالإضافة إلى المعرفة النظرية في التعلم عن بعد والمهارات العملية في السيرة الذاتية، اكتسبت فكرة عن مجالات الرياضيات التي يجب أن تحظى باهتمام خاص وأي التقنيات يجب دراستها. لقد أثر تفاني مهندسي وباحثي إنتل واحترافهم وحبهم لعملهم في اختياري للاتجاه في مجال تكنولوجيا المعلومات. ولهذا أود أن أشكر جميع القائمين على المدرسة.
كريستينا، السنة الأولى، الصحة والسلامة والبيئة
وفي مثل هذا الوقت القصير، تمكنت المدرسة من توفير أقصى قدر من المعلومات والممارسات حول موضوع رؤية الكمبيوتر. وعلى الرغم من أنها مصممة للمعرفة الأساسية، إلا أن المحاضرات تحتوي على الكثير من المواد التقنية التي تريد فهمها وقضاء المزيد من الوقت في دراستها. وقد أجاب المرشدون والمحاضرون في المدرسة بفارغ الصبر على جميع الأسئلة وتواصلوا مع الطلاب. حسنًا، أثناء إكمال المشروع النهائي، اضطررت إلى الانغماس في غابة تطوير التطبيق النهائي ومواجهة الصعوبات التي لا تنشأ دائمًا عند الدراسة. وفي نهاية المطاف، قدم فريقنا طلبًا للعب لعبة "Rock-paper-scissors" باستخدام الكمبيوتر. لقد قمنا بتدريب نموذج للتعرف على الشكل الموجود على كاميرا الويب، وكتبنا المنطق وأنشأنا واجهة تعتمد على إطار عمل opencv. قدمت المدرسة غذاءً للفكر وناقلاً للتعلم والتطوير اللاحقين. أنا سعيد جدًا لأنني شاركت.
سيرجي، السنة الثالثة، UNN
لم تكن المدرسة ترقى إلى مستوى توقعاتي تمامًا. تم إلقاء المحاضرات من قبل أشخاص ذوي خبرة كبيرة من مطوري Intel. لقد كان التواصل مع المحاضرين دائمًا ممتعًا ومفيدًا، والموجهون مستجيبون ومستعدون دائمًا للمساعدة، ومن الممتع الاستماع إلى المحاضرات، والموضوعات ذات صلة وغنية بالمعلومات. لكنني كنت أعرف بالفعل بعض الأشياء، وتلك التي لم أكن أعرفها لم تكن مدعومة بالممارسة بأي شكل من الأشكال، وبالتالي لم أفهم ولم أدرس المادة الجيدة حقًا بشكل كامل. نعم، يتم توفير معظم المعلومات لأغراض إعلامية، بحيث يمكنك بعد ذلك تجربتها في المنزل، أو مجرد الحصول على فكرة عما يدور حوله الأمر كله، ولكن ما زلت أرغب في تنفيذ بعض الخوارزميات الموجودة بمفردي ضمن الإشراف على المعلمين ذوي الخبرة الذين يمكنهم تقديم النصائح الجيدة أو المساعدة إذا حدث شيء ما لا ينجح. ونتيجة لذلك، في الممارسة العملية، تم استخدام الحلول الجاهزة، ويمكن القول أن الكود قد تم كتابته مسبقًا لنا، وكان يحتاج فقط إلى تعديل طفيف. كانت المشاريع هي الأبسط، وإذا حاولت تعقيد المهمة بطريقة ما، فلن يكون لديك الوقت الكافي لتنفيذها إلى حالة مستقرة إلى حد ما، كما حدث معنا.
بشكل عام، تبدو المدرسة بأكملها وكأنها لعبة غير خطيرة للغاية للمطورين، وهذا هو خطأ الجزء العملي. أعتقد أنه من الضروري زيادة الوقت الذي تقضيه في المدرسة، لتعقيد المواد التدريبية حتى تتمكن من ويجب أن تكتب شيئًا بنفسك، وهو شيء معقد وضروري حقًا، وعدم استخدام الأشياء الجاهزة، لجعل الممارسة أكثر سلاسة في الزيادة التعقيد، يجب توزيع موضوعات مشاريع المسابقات في الأيام الأولى، بحيث يمكن استخدام المواد من المحاضرات والممارسات على الفور في مشاريعك وسيكون هناك المزيد من الوقت للتنفيذ. ثم سيكون الوقت الذي يقضيه في المدرسة بمثابة تجربة جيدة للمتخصصين الطموحين.
ديمتري، السنة الأولى ماجستير، NSTU
كانت المدرسة الصيفية من Intel فرصة رائعة لقضاء هذا الصيف في فعل ما تحب. حقيقة أن المحاضرات التي ألقاها موظفو شركة Intel فيما يتعلق بالبرمجة في مجال رؤية الكمبيوتر لم تسمح لي بالاسترخاء؛ فقد أردت تحقيق أقصى استفادة من العملية برمتها، على الرغم من أنها كانت صعبة في بعض الأحيان. مر كل يوم بسرعة كبيرة وبشكل غير محسوس ومثمر. أتاحت لي فرصة تنفيذ مشروعي الخاص العمل ضمن فريق يضم أمناء رائعين ومشاركين آخرين في المدرسة. يمكن وصف هذين الأسبوعين بإيجاز على النحو التالي: مثير للاهتمام وعابر.
إليزافيتا، السنة الثانية، UNN
في الخريف (أكتوبر-نوفمبر)، ينتظرك برنامج دلتا التعليمي، معلومات يمكنك التعرف عليها من موقعنا . ابقوا متابعين!
المصدر: www.habr.com