3 шілдеден 16 шілдеге дейін Нижний Новгород мемлекеттік университетінде. Н.И. Лобачевскийде 100-ден астам студент қатысты. Мектеп компьютерлік көру, терең оқыту, нейрондық желілер, Intel OpenVINO, OpenCV салаларына қызығушылық танытатын Нижний Новгород университеттерінің техникалық студенттеріне бағытталған.
Бұл мақалада біз Мектепке іріктеу қалай өткені, нені оқығаны, студенттердің практикалық бөлімде не істегені, сонымен қатар қорғауда ұсынылған кейбір жобалар туралы сөйлесетін боламыз.
Іріктеу процесі және қатысу нысандары
Біз балаларға білім берудің екі формасына: күндізгі және сырттай оқуға өтініш беру таңдауын беруді шештік. Сырттай және сырттай оқу бөліміне студенттер іріктеуден өтпей, бірден тіркелді. Олар тек жұмыс күндері, таңертең лекцияларға қатысты. Сондай-ақ балалар практикалық тапсырмаларды орындап, оларды жіберуге мүмкіндік алды мұғалімдердің тестілеуіне арналған.
Күндізгі бөлімде емтихан тапсыру үшін жігіттер комиссиямен сұхбаттасу үшін Intel кеңсесіне келуі керек болды. Сырттай және сырттай оқу түрінен айырмашылығы, лагерь қатысушылары дәрістермен қатар кураторлармен – UNN оқытушыларымен және Intel компаниясының инженерлерімен тәжірибелік тапсырмалардан өтті. Екінші аптада практикалық тапсырмалар аяқталып, қатысушылар 3 адамнан тұратын топтарда жұмыс істеген жобалар басталды.
Әңгімелесу барысында студенттерге математика және бағдарламалау бойынша сұрақтар қойылып, сонымен қатар сол жерде шешілуі тиіс есеп берілді. Айта кетейік, комиссияның құрамына инженер-бағдарламашылар, алгоритм инженерлері және университет оқытушылары кірді. Н.И. Лобачевский, сондықтан сұхбат көп қырлы және ерекше болып шықты. Интервьюердің көзқарасы бойынша студенттердің компьютерлік көру қабілетіне қатысты негізгі техникалық білімдерін анықтау қызықты болды, сондықтан C++/STL, OOP, негізгі алгоритмдер мен деректер құрылымдары, сызықтық алгебра, математикалық талдау, дискретті математика және көп сұралды. Тапсырмалардың ішінде оқушылардың пікірін анықтауға басымдық берілді. Комиссия сонымен қатар олардың қайда оқығаны, осы мектепке дейін қандай тәжірибелері бар (мысалы, ғылыми қызмет) және оны компьютерлік көру саласына қалай қолдануға болатыны қызықтырды.
Күндізгі іріктеуге барлығы 78 студент қатысты, ал күндізгі бөлімде 24 орын болса, бір орынға 3 оқушыдан келді. Қатысушылар туралы статистика және қатысудың күндізгі және толық емес жұмыс күндері арасындағы көрнекі айырмашылықтарды төмендегі кестеден көруге болады:
Жігіттер 2 апта бойы не істеді?
Студенттер теориялық және практикалық түрде компьютерлік көрудің негізгі міндеттерімен танысты: кескінді классификациялау, объектілерді анықтау және оларды қадағалау. Әрбір тақырып бойынша дәріс компоненті әдетте компьютерлік көру мәселелерін шешудің классикалық әдістерін және машиналық оқыту мен нейрондық желілерді қолдану арқылы шешудің заманауи әдістерін әзірлеуге тарихи экскурсияны қамтиды. Теория практикамен жалғасты, мұнда студенттер танымал нейрондық желі модельдерін жүктеп алып, оларды OpenCV кітапханасының DNN модулі арқылы іске қосты, пайдаланушы қолданбасын жасады.
Барлық дәрістердің презентациялары жалпыға қолжетімді репозиторийде орналастырылды , осылайша студенттер әрқашан қажетті ақпаратты, соның ішінде мектептен кейін де ашып, көре алады. Лекторлармен, тәжірибелік оқытушылармен және Intel инженерлерімен тікелей және Gitter арқылы чат арқылы байланысуға болады. Жоба аптасының уақыты да сәтті болды: ол сәрсенбіде басталды, бұл демалыс күндерін лекциясыз пайдалы өткізуге, командалық шешімдерді жақсартуға мүмкіндік берді. Ең жауапты қатысушылар сенбінің жартысын Intel кеңсесінде өткізді, бұл үшін олар сол күні жоспардан тыс экскурсиямен марапатталды.
Жобаларды қорғау қалай өтті?
Әр топқа 10 минут уақыт берілді, олар жоба барысында не істеді, неге келді. Осы уақыттан кейін 5 минут басталды, оның барысында компания инженерлері жігіттерге сұрақтар қойып, жобаларын жақсартуға немесе болашақта бар қателерді болдырмауға көмектесетін шағын кеңестер берді. Жігіттердің әрқайсысы өздерін спикер ретінде сынап көрді, компьютерлік көру саласындағы білімдерін көрсетіп, жобаны құруға қосқан үлестерін растады, бұл бізге мектептегі әрбір қатысушыны қарастырып, қорытынды жасауға көмектесті. Қорғау 3 сағаттан астам уақытқа созылды, бірақ біз жігіттерге қамқорлық жасап, қысқа кофе-брейкпен шиеленісті бәсеңдеттік, онда жігіттер Intel компаниясының жетекші мамандарымен тыныс алып, мәселелерді талқылай алады.
Күннің соңында бір бірінші, екі екінші және үш үшінші орынды марапаттадық. Таңдау өте қиын болды, өйткені әр команданың, әр жобаның өзіндік дәмі болды және презентацияның өзіндік ерекшелігімен ерекшеленді.
Толық уақытты CV Camp қатысушылары, жобаны қорғау, Нижний Новгородтағы Intel кеңсесі
Ұсынылған жобалар
Ақылды қолғап
Кеңістікте көрнекі навигация үшін OpenCV көмегімен детектор мен трекерді пайдалану. Команда қосымша екі камера арқылы тереңдікті анықтау мүмкіндігін қосты. Microsoft Speech API басқару интерфейсі ретінде пайдаланылады.
Рецептор
Тағамды анықтау және табылған ингредиенттерді қосқанда дайын тағамның рецептісін таңдау. Жігіттер тапсырмадан қорықпады және бір апта ішінде олар жеткілікті суреттер санын өздері белгіледі, TensorFlow Object Detection API көмегімен детекторды оқытты және рецептті табу логикасын қосты. Қарапайым және дәмді!
Редактор 2.0
Жобаға қатысушылар белгілі бір адам бейнеленген ұзын бейнелердегі фрагменттерді іздеу тапсырмасының бөлігі ретінде бетті тану үшін нейрондық желілер жинағын (бет іздеу, бет бейнесін негізгі нүктелер бойынша қалыпқа келтіру, бет суретінің дескрипторын есептеу) пайдаланды. қазіргі. Әзірленген жүйені бейнені өңдеуге көмекші жүйе ретінде пайдалануға болады, бұл адамды қажетті фрагменттерді іздеуде бейнені өзі қараудан босатады. бастап нейрондық желілерді пайдалану , команда қосымшаның жоғары жылдамдығына қол жеткізе алды: Intel Core i5 процессоры бар ноутбукта бейнені өңдеу жылдамдығы секундына 58 кадр болды.
Anonymizer
Адамның бетіне көзілдірік пен масканы салу. Беттерді және негізгі нүктелерді анықтау үшін MTCNN желісі пайдаланылды.
Аноним
Тұлғаны жасыру тақырыбындағы тағы бір қызықты жұмыс. Бұл команда беттерді бұрмалаудың бірнеше нұсқасын ұсынды: бұлыңғырлау және пикселдеу. Бір апта ішінде жігіттер тапсырманы анықтап қана қоймай, белгілі бір адамды анонимдеу режимін де ұсынды (бет-әлпетті тану).
Жылыту
«Жылыну» жобасының командасы бас еңкейту жаттығуы үшін спорттық көмекші құру мәселесін шешті. Бұл қосымшаның түпкілікті қолданылуы әлі де даулы болса да, бетті анықтаудың әртүрлі алгоритмдерін салыстыру бойынша жан-жақты зерттеу жүргізілді: Haar каскадтары, TensorFlow, OpenCV және OpenVINO желілері. Біз физикалық ғана емес, сонымен бірге рухани жағынан да қыздырдық!
Төменгі 800
Мектеп болған Нижний Новгород қаласына 2 жылдан кейін 800 жыл толады, яғни қызықты жобаны жүзеге асыруға уақыт жеткілікті. Ғимараттардың қасбетінің кескініне сүйене отырып, суретте қандай нысан бейнеленгені және ол туралы қандай фактілер белгілі екендігі туралы ақпарат бере алатын нұсқаулық жасау тапсырмасын балалардан ойластыруды сұрадық. Біздің ойымызша, бұл тапсырма ең қиынның бірі болды, өйткені ол классикалық компьютерлік көрумен байланысты, бірақ команда лайықты нәтиже көрсетті.
Рок-қағаз қайшы
Дизайн жұмысын аяқтау үшін қатаң уақыт шектеулеріне қарамастан, бұл команда белгілі ойында қол позицияларын жіктеуге өздерінің нейрондық желілерін үйрету үшін эксперимент жүргізуден қорықпады.
Қатысушылардан кері байланыс
Біз әртүрлі курстардың студенттерінен жазғы мектеп туралы алған әсерлерімен бөлісуді сұрадық:
Жақында маған Intel Computer Vision жазғы лагеріне қатысу бақыты бұйырды және бұл тамаша тәжірибе болды. Біз түйіндеме жасау, бағдарламалық жасақтаманы орнату, жөндеу жұмыстарын жүргізуде көптеген жаңа білім мен дағдыларға ие болдық, біз жұмыс ортасына еніп, нақты мәселелерге тап болдық, әріптестермен және мектеп мұғалімдерімен мүмкін болатын шешімдерді талқыладық жұмыс тек компьютермен байланысудан тұрады. Алайда, бұл мүлде олай емес. Біздің шығармашылық жұмысымыз адамдармен қарым-қатынастан ажырамайды. Қарым-қатынас арқылы бірегей білім алуға болады. Ал маған мектептің осы құрамдас бөлігі қатты ұнады. Дегенмен, бір кемшілігі бар... оқуымды бітірген соң жалғастырғым келді! DL бойынша теориялық білім мен түйіндемедегі практикалық дағдылардан басқа, мен математиканың қай салаларына ерекше назар аудару керек және қандай технологияларды оқу керектігі туралы түсінік алдым. Intel инженерлері мен зерттеушілерінің өз жұмысына деген адалдығы, кәсібилігі мен сүйіспеншілігі менің IT саласындағы бағытты таңдауыма әсер етті. Сол үшін мектепті ұйымдастырушыларға алғысымды білдіремін.
Кристина, 1 курс, ҚОҚ
Осындай қысқа уақыт ішінде мектеп компьютерлік көру тақырыбы бойынша барынша ақпарат беріп, тәжірибе жасай алды. Ол негізгі білімге арналған болса да, дәрістер түсінгіңіз келетін және оқуға көбірек уақыт бөлгіңіз келетін көптеген техникалық материалдардан тұрады. Мектептің тәлімгерлері мен оқытушылары барлық сұрақтарға ынтамен жауап беріп, студенттермен тілдесті. Қорытынды жобаны аяқтай отырып, мен дайын қосымшаны әзірлеудің джунглиіне түсіп, оқу кезінде әрдайым туындамайтын қиындықтарға тап болдым. Ақырында біздің команда компьютермен «тас-қағаз-қайшы» ойынын ойнауға өтінім жасады. Біз модельді веб-камерадағы фигураны тануға үйреттік, логиканы жазып, opencv негізіне негізделген интерфейс жасадық. Мектеп ойға азық және кейінгі оқу мен дамудың векторын қамтамасыз етті. Қатысқаныма өте қуаныштымын.
Сергей, 3 курс, UNN
Мектеп менің үмітімді ақтамады. Дәрістерді Intel әзірлеушілерінің тәжірибелі адамдары оқыды. Дәріс берушілермен қарым-қатынас әрқашан қызықты және пайдалы болды, тәлімгерлер жауапты және әрқашан көмектесуге дайын. Бірақ мен кейбір нәрселерді бұрыннан білетінмін, ал білмегенімді тәжірибе жүзінде қолдамадым, сондықтан мен шынымен жақсы материалды ешқашан толық түсінбедім және зерттедім. Да, большинство информации подано в ознакомительных целях, чтобы затем опробовать ее уже дома, либо просто представлять о чем идет речь, но все же хотелось реализовать некоторые существующие алгоритмы самостоятельно под надзором опытных педагогов, которые могут дать дельный совет или помочь, если что-то болмай жатыр. Нәтижесінде, іс жүзінде дайын шешімдер қолданылды, ал код біз үшін алдын ала жазылған деп айтуға болады; Жобалар ең қарапайым болды, және егер сіз тапсырманы қандай да бір жолмен қиындатуға тырыссаңыз, бізде болғандай, оны азды-көпті тұрақты күйге келтіруге уақытыңыз жетпейді.
Жалпы, бүкіл мектеп әзірлеушілердің өте маңызды емес ойынына ұқсайды және бұл практикалық бөліктің кінәсі. Менің ойымша, мектепке кететін уақытты көбейту керек, практикалық материалды қиындату керек, осылайша сіз өзіңіз бірдеңе жаза аласыз, шынымен күрделі және қажетті нәрсені жаза аласыз, ал дайындарды қолданбайсыз, тәжірибені арттыруда біркелкі болуы керек. күрделілігі, конкурс жобаларының тақырыптары лекциялар мен тәжірибелердің материалдарын жобаларыңызда бірден қолдануға болатындай және іске асыруға көбірек уақыт болатындай бірінші күндерде берілуі керек. Сонда мектепте өткізген уақыт маман ізденушілер үшін жақсы тәжірибе болады.
Дмитрий, НМТУ магистратурасының 1 курсы
Intel жазғы мектебі осы жазды өзіңізге ұнайтын іспен өткізуге тамаша мүмкіндік болды. Дәрістерді Intel қызметкерлерінің компьютерлік көру саласындағы бағдарламалаумен байланыстыруының өзі маған барлық процестен барынша пайда алғым келді, бірақ бұл кейде қиын болды; Әр күн өте тез, сезілмейтін және жемісті өтті. Жеке жобамды жүзеге асыру мүмкіндігі маған тамаша кураторлармен және басқа мектеп қатысушыларымен командада жұмыс істеуге мүмкіндік берді. Бұл екі аптаны қысқаша сипаттауға болады: қызықты және өтпелі.
Елизавета, 2 курс, UNN
Күзде (қазан-қараша) сізді Delta білім беру бағдарламасы күтеді, ол туралы ақпаратты біздің сайтымыздан біле аласыз. . Бізбен бірге қалыңыз!
Ақпарат көзі: www.habr.com