Computer Vision Summer Сamp – ໂຮງຮຽນລຶະເບິ່ງຮ້ອນ Intel ກ່ຽວກັບຄອມພິວເຕີວິໄສທັດ

ແຕ່ວັນທີ 3 ຫາວັນທີ 16 ກໍລະກົດ ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລລັດ Nizhny Novgorod. N.I. Lobachevsky ເປັນເຈົ້າພາບຈັດກອງປະຊຸມ Intel Interuniversity Summer School ກ່ຽວກັບ Computer Vision - Computer Vision Summer Camp, ໃນນັ້ນມີນັກຮຽນຫຼາຍກວ່າ 100 ຄົນເຂົ້າຮ່ວມ. ໂຮງຮຽນແມ່ນແນໃສ່ນັກສຶກສາດ້ານວິຊາການຈາກວິທະຍາໄລ Nizhny Novgorod ຜູ້ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຄືອຂ່າຍ neural, Intel OpenVINO, OpenCV.

ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາຈະແບ່ງປັນວິທີການຄັດເລືອກສໍາລັບໂຮງຮຽນໄດ້ຈັດຂຶ້ນ, ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າສຶກສາ, ສິ່ງທີ່ນັກຮຽນໄດ້ເຮັດໃນພາກປະຕິບັດ, ແລະຍັງເວົ້າກ່ຽວກັບບາງໂຄງການທີ່ນໍາສະເຫນີຢູ່ໃນປ້ອງກັນປະເທດ.

ຂະບວນການຄັດເລືອກ ແລະ ຮູບແບບການມີສ່ວນຮ່ວມ

ພວກ​ເຮົາ​ໄດ້​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ໃຫ້​ເດັກ​ນ້ອຍ​ມີ​ທາງ​ເລືອກ​ໃນ​ການ​ສະ​ຫມັກ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ສຶກ​ສາ​ສອງ​ຮູບ​ແບບ​: ເຕັມ​ເວ​ລາ​ແລະ​ນອກ​ເວ​ລາ​. ສໍາລັບຫຼັກສູດນອກເວລາ ແລະນອກເວລາ, ນັກສຶກສາບໍ່ໄດ້ຜ່ານການຄັດເລືອກ ແລະ ໄດ້ລົງທະບຽນທັນທີ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມພຽງແຕ່ບັນຍາຍ, ໃນມື້ເຮັດວຽກ, ໃນຕອນເຊົ້າ. ເດັກນ້ອຍຍັງມີໂອກາດທີ່ຈະເຮັດສໍາເລັດວຽກງານພາກປະຕິບັດແລະສົ່ງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ GitHub ສໍາ​ລັບ​ການ​ທົດ​ສອບ​ໂດຍ​ຄູ​ອາ​ຈານ​.

ເພື່ອໃຫ້ມີຄຸນສົມບັດສໍາລັບການສອບເສັງເຕັມເວລາ, guys ຕ້ອງໄດ້ມາຫ້ອງການ Intel ສໍາລັບການສໍາພາດກັບຄະນະກໍາມະການ. ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກແບບຟອມນອກເວລາແລະນອກເວລາແມ່ນວ່າ, ນອກເຫນືອຈາກການບັນຍາຍ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ camp ໄດ້ຜ່ານການປະຕິບັດຕົວຈິງກັບ curators - UNN ຄູອາຈານແລະວິສະວະກອນຈາກ Intel. ໃນອາທິດທີສອງ, ການມອບຫມາຍພາກປະຕິບັດໄດ້ສິ້ນສຸດລົງແລະໂຄງການໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ເຊິ່ງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມເຮັດວຽກເປັນກຸ່ມ 3 ຄົນ.

ໃນລະຫວ່າງການສໍາພາດ, ນັກສຶກສາໄດ້ຖືກຖາມຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຄະນິດສາດແລະການຂຽນໂປລແກລມ, ແລະຍັງໄດ້ໃຫ້ບັນຫາທີ່ຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂໃນຈຸດ. ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າຄະນະກໍາມະປະກອບດ້ວຍວິສະວະກອນຊອບແວ, ວິສະວະກອນ algorithm, ແລະຄູອາຈານວິທະຍາໄລ. N.I. Lobachevsky, ສະນັ້ນການສໍາພາດໄດ້ຫັນອອກເປັນ multifaceted ແລະ extraordinary. ຈາກທັດສະນະຂອງຜູ້ສໍາພາດ, ມັນຫນ້າສົນໃຈທີ່ຈະຊອກຫາຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການພື້ນຖານຂອງນັກຮຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ດັ່ງນັ້ນຫົວຂໍ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ C++ / STL, OOP, ສູດການຄິດໄລ່ພື້ນຖານແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນ, ການວິເຄາະທາງຄະນິດສາດ, ຄະນິດສາດແຍກແລະ ມີຫຼາຍຫຼາຍຖືກຖາມ. ໃນບັນດາວຽກງານ, ບູລິມະສິດແມ່ນຊອກຫາເຫດຜົນຂອງນັກຮຽນ. ຄະນະກໍາມະຍັງມີຄວາມສົນໃຈໃນບ່ອນທີ່ພວກເຂົາສຶກສາ, ປະສົບການທີ່ພວກເຂົາມີກ່ອນໂຮງຮຽນນີ້ (ຕົວຢ່າງ, ກິດຈະກໍາວິທະຍາສາດ) ແລະວິທີການທີ່ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ໂດຍກົງກັບພາກສະຫນາມຂອງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.

​ໄດ້​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ການ​ຄັດ​ເລືອກ​ເຕັມ​ເວລາ​ທັງ​ໝົດ 78 ຄົນ, ​ໃນ​ນັ້ນ​ມີ​ນັກ​ສຶກສາ​ເຕັມ​ເວລາ 24 ຄົນ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ການ​ແຂ່ງຂັນ 3 ຄົນ​ຕໍ່​ບ່ອນ. ສະຖິຕິກ່ຽວກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ ແລະຄວາມແຕກຕ່າງທາງສາຍຕາລະຫວ່າງຮູບແບບການເຂົ້າຮ່ວມເຕັມເວລາ ແລະນອກເວລາສາມາດເຫັນໄດ້ໃນຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້:

2 ອາທິດນີ້ຜູ້ຊາຍເຮັດຫຍັງ?

ນັກ​ສຶກ​ສາ​ໄດ້​ຮູ້​ຈັກ​ໃນ​ທິດ​ສະ​ດີ​ແລະ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ກັບ​ຫນ້າ​ທີ່​ຕົ້ນ​ຕໍ​ຂອງ​ວິ​ໄສ​ທັດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​: ການ​ຈັດ​ປະ​ເພດ​ຮູບ​ພາບ​, ການ​ຊອກ​ຫາ​ວັດ​ຖຸ​ແລະ​ການ​ຕິດ​ຕາມ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​. ອົງປະກອບການບັນຍາຍສໍາລັບແຕ່ລະຫົວຂໍ້ມັກຈະລວມເອົາທັດສະນະປະຫວັດສາດເຂົ້າໄປໃນການພັດທະນາວິທີການຄລາສສິກສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີແລະວິທີການທີ່ທັນສະໄຫມຂອງການແກ້ໄຂໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເຄືອຂ່າຍ neural. ທິດສະດີໄດ້ຖືກປະຕິບັດຕາມການປະຕິບັດ, ບ່ອນທີ່ນັກຮຽນໄດ້ດາວໂຫລດຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ນິຍົມແລະເປີດຕົວໂດຍໃຊ້ໂມດູນ DNN ຂອງຫ້ອງສະຫມຸດ OpenCV, ການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກໍາຫນົດເອງ.

ການນໍາສະເຫນີຂອງບົດບັນຍາຍທັງຫມົດໄດ້ຖືກຈັດພີມມາຢູ່ໃນ repository ສາທາລະນະ GitHub, ເພື່ອໃຫ້ນັກຮຽນສາມາດເປີດແລະເບິ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ, ລວມທັງຫຼັງຈາກໂຮງຮຽນ. ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບອາຈານສອນ, ຄູຝຶກສອນແລະວິສະວະກອນ Intel ທັງດໍາລົງຊີວິດແລະຜ່ານການສົນທະນາກ່ຽວກັບ Gitter. ໄລຍະເວລາຂອງອາທິດຂອງໂຄງການຍັງກາຍເປັນຜົນສໍາເລັດ: ມັນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນວັນພຸດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ເພື່ອເປັນປະໂຫຍດໃນທ້າຍອາທິດໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າຈາກການບັນຍາຍ, ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈຂອງທີມງານ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ຮັບຜິດຊອບທີ່ສຸດໄດ້ໃຊ້ເວລາເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງວັນເສົາຢູ່ທີ່ຫ້ອງການ Intel, ເຊິ່ງພວກເຂົາໄດ້ຮັບລາງວັນດ້ວຍການເດີນທາງທີ່ບໍ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ໃນມື້ດຽວກັນ.

ການປ້ອງກັນໂຄງການເປັນແນວໃດ?

ແຕ່ລະທີມໄດ້ຮັບເວລາ 10 ນາທີເພື່ອສົນທະນາກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຮັດໃນລະຫວ່າງໂຄງການ ແລະສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າມາ. ຫຼັງຈາກເວລານີ້, 5 ນາທີໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ໃນໄລຍະທີ່ວິສະວະກອນຂອງບໍລິສັດໄດ້ຖາມຄໍາຖາມຂອງຜູ້ຊາຍແລະໃຫ້ຄໍາແນະນໍານ້ອຍໆທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາປັບປຸງໂຄງການຂອງພວກເຂົາຫຼືປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດທີ່ມີຢູ່ໃນອະນາຄົດ. ແຕ່ລະຄົນໄດ້ພະຍາຍາມຕົນເອງເປັນນັກເວົ້າ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າໃນພາກສະຫນາມຂອງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະຢືນຢັນການປະກອບສ່ວນຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການສ້າງໂຄງການ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາພິຈາລະນາແລະສະຫຼຸບກ່ຽວກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແຕ່ລະຄົນໃນໂຮງຮຽນ. ການປ້ອງກັນໄດ້ຈັດຂຶ້ນໃນໄລຍະ 3 ຊົ່ວໂມງ, ແຕ່ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງແຍງພວກຜູ້ຊາຍແລະຜ່ອນຄາຍຄວາມເຄັ່ງຕຶງດ້ວຍການພັກຜ່ອນກາເຟສັ້ນໆ, ບ່ອນທີ່ພວກຜູ້ຊາຍສາມາດຫາຍໃຈແລະປຶກສາຫາລືບັນຫາກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ Intel ຊັ້ນນໍາ.

ໃນຕອນທ້າຍຂອງມື້, ພວກເຮົາໄດ້ມອບລາງວັນທີຫນຶ່ງ, ສອງສອງແລະສາມທີສາມ. ມັນຂ້ອນຂ້າງຍາກທີ່ຈະເລືອກ, ເພາະວ່າແຕ່ລະທີມ, ແຕ່ລະໂຄງການມີລົດຊາດຂອງຕົນເອງແລະຖືກຈໍາແນກໂດຍຕົ້ນສະບັບຂອງການນໍາສະເຫນີຂອງມັນ.

ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ CV Camp ເຕັມເວລາ, ການປ້ອງກັນໂຄງການ, ຫ້ອງການ Intel ໃນ Nizhny Novgorod

ໂຄງການທີ່ນໍາສະເຫນີ

ຖົງມືອັດສະລິຍະ

ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເຄື່ອງ​ກວດ​ຈັບ​ແລະ​ເຄື່ອງ​ຕິດ​ຕາມ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ OpenCV ສໍາ​ລັບ​ການ​ນໍາ​ທາງ​ສາຍ​ຕາ​ໃນ​ອະ​ວະ​ກາດ​. ທີມງານຍັງໄດ້ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຄວາມເລິກໂດຍໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບສອງຕົວ. Microsoft Speech API ຖືກນໍາໃຊ້ເປັນການໂຕ້ຕອບການຈັດການ.

ຜູ້ຮັບ

ການກວດສອບອາຫານແລະການຄັດເລືອກສູດສໍາລັບອາຫານທີ່ກຽມພ້ອມ, ລວມທັງສ່ວນປະກອບທີ່ພົບເຫັນ. guys ບໍ່ຢ້ານກົວຕໍ່ຫນ້າວຽກແລະພາຍໃນຫນຶ່ງອາທິດພວກເຂົາໄດ້ຫມາຍຈໍານວນຮູບພາບທີ່ພຽງພໍດ້ວຍຕົນເອງ, ຝຶກອົບຮົມເຄື່ອງກວດຈັບໂດຍໃຊ້ TensorFlow Object Detection API ແລະເພີ່ມເຫດຜົນສໍາລັບການຊອກຫາສູດ. ງ່າຍ​ດາຍ​ແລະ​ລົດ​ຊາດ​!

ບັນນາທິການ 2.0

ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂຄງການໄດ້ນໍາໃຊ້ຊຸດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural (ການຊອກຫາໃບຫນ້າ, ການປົກກະຕິຂອງຮູບພາບໃບຫນ້າໂດຍຈຸດສໍາຄັນ, ການຄິດໄລ່ຂອງຕົວອະທິບາຍຮູບພາບໃບຫນ້າ) ສໍາລັບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວຽກງານຂອງການຊອກຫາຊິ້ນສ່ວນໃນວິດີໂອຍາວທີ່ບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງແມ່ນ. ປະຈຸບັນ. ລະ​ບົບ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ເປັນ​ລະ​ບົບ​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ວິ​ດີ​ໂອ​, freeing ບຸກ​ຄົນ​ຈາກ​ການ​ເບິ່ງ​ວິ​ດີ​ໂອ​ຕົນ​ເອງ​ໃນ​ການ​ຊອກ​ຫາ​ຊິ້ນ​ທີ່​ຈໍາ​ເປັນ​. ການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ຈາກ ຫ້ອງສະຫມຸດແບບ OpenVINO, ທີມງານຄຸ້ມຄອງເພື່ອບັນລຸຄວາມໄວສູງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ: ໃນຄອມພິວເຕີໂນດບຸກທີ່ມີໂປເຊດເຊີ Intel Core i5, ຄວາມໄວການປຸງແຕ່ງວິດີໂອແມ່ນ 58 ເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ.

ຜູ້ບໍ່ປະສົງອອກນາມ

ແຕ້ມແວ່ນຕາ ແລະໜ້າກາກໃສ່ໃບໜ້າຂອງບຸກຄົນ. ເຄືອຂ່າຍ MTCNN ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາໃບຫນ້າແລະຈຸດສໍາຄັນ.

ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່

ວຽກງານທີ່ຫນ້າສົນໃຈອີກອັນຫນຶ່ງກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ຂອງການປິດບັງຕົວຕົນ. ທີມງານນີ້ໄດ້ນໍາສະເຫນີທາງເລືອກຫຼາຍສໍາລັບການບິດເບືອນໃບຫນ້າ: blurring ແລະ pixelation. ໃນຫນຶ່ງອາທິດ, guys ບໍ່ພຽງແຕ່ຄິດອອກຫນ້າວຽກ, ແຕ່ຍັງໄດ້ສະຫນອງຮູບແບບສໍາລັບການ anonymizing ບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງ (ດ້ວຍການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ).

ອົບອຸ່ນຂຶ້ນ

ທີມງານໂຄງການ "ອຸ່ນເຄື່ອງ" ແກ້ໄຂບັນຫາການສ້າງຜູ້ຊ່ວຍກິລາສໍາລັບການອອກກໍາລັງກາຍຫົວ. ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສຸດທ້າຍຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ແມ່ນຍັງຂັດແຍ້ງ, ການສຶກສາທີ່ສົມບູນແບບໄດ້ຖືກປະຕິບັດການປຽບທຽບລະບົບການກວດຈັບໃບຫນ້າຕ່າງໆ: Haar cascades, ເຄືອຂ່າຍຈາກ TensorFlow, OpenCV ແລະ OpenVINO. ພວກເຮົາອົບອຸ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ແຕ່ຍັງຈິດໃຈ!

ຕ່ຳກວ່າ 800

Nizhny Novgorod, ເມືອງທີ່ໂຮງຮຽນໄດ້ຈັດຂຶ້ນ, ຈະມີອາຍຸ 2 ປີໃນ 800 ປີ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມີເວລາພຽງພໍທີ່ຈະປະຕິບັດໂຄງການທີ່ຫນ້າສົນໃຈ. ພວກເຮົາໄດ້ຂໍໃຫ້ເດັກນ້ອຍຄິດກ່ຽວກັບວຽກງານຂອງການສ້າງຄູ່ມືວ່າ, ໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບຂອງ facade ຂອງອາຄານ, ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ປະເພດຂອງວັດຖຸສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນຮູບພາບແລະສິ່ງທີ່ເປັນຄວາມຈິງທີ່ຮູ້ຈັກກ່ຽວກັບມັນ. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງພວກເຮົາ, ວຽກງານນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ສຸດ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຄລາສສິກ, ແຕ່ທີມງານໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຫມາະສົມ.

Rock Paper Scissors

ເຖິງວ່າຈະມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ໃຊ້ເວລາຢ່າງເຂັ້ມງວດສໍາລັບການສໍາເລັດວຽກງານການອອກແບບ, ທີມງານນີ້ຍັງບໍ່ຢ້ານທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດລອງເພື່ອຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງຕົນເອງເພື່ອຈັດປະເພດຕໍາແຫນ່ງມືໃນເກມທີ່ມີຊື່ສຽງ.

ຄວາມຄິດເຫັນຈາກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ

ພວກ​ເຮົາ​ໄດ້​ຮ້ອງ​ຂໍ​ໃຫ້​ນັກ​ສຶກ​ສາ​ຈາກ​ຫຼັກ​ສູດ​ຕ່າງໆ​ທີ່​ຈະ​ແບ່ງ​ປັນ​ຄວາມ​ປະ​ທັບ​ໃຈ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຂອງ​ໂຮງ​ຮຽນ Summer​:

ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ຂ້ອຍໂຊກດີພໍທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມ Intel Computer Vision Summer Camp ແລະມັນເປັນປະສົບການທີ່ປະເສີດ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ແລະຄວາມສາມາດໃຫມ່ຫຼາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງ CV, ການຕິດຕັ້ງຊອບແວ, debugging, ພວກເຮົາຍັງ immersed ໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກ, ປະເຊີນກັບບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງ, ປຶກສາຫາລືການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ກັບເພື່ອນຮ່ວມງານແລະຄູອາຈານໂຮງຮຽນມີ myth ວ່າວຽກເຮັດງານທໍາຂອງ programmer ປະກອບດ້ວຍພຽງແຕ່ການຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບຄອມພິວເຕີ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນກໍລະນີທັງຫມົດ. ວຽກງານສ້າງສັນຂອງພວກເຮົາແມ່ນແຍກອອກຈາກການສື່ສານກັບຄົນ. ມັນແມ່ນຜ່ານການສື່ສານທີ່ຄົນເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ທີ່ເປັນເອກະລັກ. ແລະຂ້ອຍມັກອົງປະກອບຂອງໂຮງຮຽນນີ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຈຸດອ່ອນຫນຶ່ງ ... ຫຼັງຈາກຈົບການສຶກສາຂອງຂ້ອຍຂ້ອຍຢາກສືບຕໍ່! ນອກເຫນືອໄປຈາກຄວາມຮູ້ທາງທິດສະດີໃນ DL ແລະທັກສະການປະຕິບັດໃນ CV, ຂ້ອຍໄດ້ຮັບຄວາມຄິດທີ່ວ່າວິຊາຄະນິດສາດຄວນໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈເປັນພິເສດແລະເຕັກໂນໂລຢີໃດຄວນສຶກສາ. ການອຸທິດຕົນ, ຄວາມເປັນມືອາຊີບແລະຄວາມຮັກສໍາລັບວຽກງານຂອງພວກເຂົາຂອງວິສະວະກອນ Intel ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ມີອິດທິພົນຕໍ່ທາງເລືອກຂອງຂ້ອຍໃນ IT. ມັນແມ່ນສໍາລັບການນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງຂໍຂອບໃຈຜູ້ຈັດຕັ້ງຂອງໂຮງຮຽນທັງຫມົດ.

Kristina, ປີທີ 1, HSE

ໃນເວລາສັ້ນໆດັ່ງກ່າວ, ໂຮງຮຽນສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນສູງສຸດແລະການປະຕິບັດໃນຫົວຂໍ້ຂອງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ. ແລະເຖິງແມ່ນວ່າມັນຖືກອອກແບບມາສໍາລັບຄວາມຮູ້ພື້ນຖານ, ການບັນຍາຍປະກອບດ້ວຍອຸປະກອນດ້ານວິຊາການຈໍານວນຫຼາຍທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການສຶກສາ. ຄູສອນ ແລະ ອາຈານຂອງໂຮງຮຽນໄດ້ຕອບຄຳຖາມທັງໝົດຢ່າງກະຕືລືລົ້ນ ແລະ ສື່ສານກັບນັກຮຽນ. ດີ, ໃນຂະນະທີ່ສໍາເລັດໂຄງການສຸດທ້າຍ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າໄປໃນປ່າຂອງການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາເລັດຮູບແລະປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ບໍ່ເຄີຍເກີດຂື້ນໃນເວລາຮຽນ. ໃນທີ່ສຸດທີມງານຂອງພວກເຮົາໄດ້ເຮັດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບການຫຼິ້ນເກມ "rock-paper-scissors" ກັບຄອມພິວເຕີ. ພວກເຮົາໄດ້ຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງເພື່ອຮັບຮູ້ຕົວເລກຢູ່ໃນເວັບແຄມ, ຂຽນເຫດຜົນແລະສ້າງການໂຕ້ຕອບໂດຍອີງໃສ່ກອບ opencv. ໂຮງຮຽນໄດ້ສະຫນອງອາຫານສໍາລັບຄວາມຄິດແລະ vector ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການພັດທະນາຕໍ່ໄປ. ຂ້ອຍດີໃຈຫຼາຍທີ່ໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມ.

Sergey, ປີທີ 3, UNN

ໂຮງຮຽນບໍ່ໄດ້ເປັນໄປຕາມຄວາມຄາດຫວັງຂອງຂ້ອຍ. ການບັນຍາຍແມ່ນໃຫ້ໂດຍຜູ້ມີປະສົບການພໍສົມຄວນຈາກນັກພັດທະນາ Intel. ການຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບອາຈານມີຄວາມໜ້າສົນໃຈ ແລະເປັນປະໂຫຍດສະເໝີ, ຜູ້ແນະນຳແມ່ນຕອບສະໜອງ ແລະພ້ອມທີ່ຈະຊ່ວຍເຫຼືອສະເໝີ, ການບັນຍາຍເປັນທີ່ໜ້າພໍໃຈໃນການຟັງ, ຫົວຂໍ້ຕ່າງໆແມ່ນຂ້ອນຂ້າງກ່ຽວຂ້ອງ ແລະໃຫ້ຂໍ້ມູນ. ແຕ່ຂ້ອຍຮູ້ບາງສິ່ງແລ້ວ, ແລະສິ່ງທີ່ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ບໍ່ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກການປະຕິບັດໃນທາງໃດກໍ່ຕາມ, ແລະດັ່ງນັ້ນວັດສະດຸທີ່ດີແທ້ໆບໍ່ເຄີຍເຂົ້າໃຈແລະສຶກສາໂດຍຂ້ອຍ. ແມ່ນແລ້ວ, ຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ເພື່ອຈຸດປະສົງຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດລອງມັນຢູ່ເຮືອນ, ຫຼືພຽງແຕ່ມີຄວາມຄິດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ມັນທັງຫມົດ, ແຕ່ຂ້ອຍຍັງຕ້ອງການປະຕິບັດບາງ algorithms ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວດ້ວຍຕົນເອງພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້. ການຊີ້ນໍາຂອງຄູສອນທີ່ມີປະສົບການທີ່ສາມາດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ດີຫຼືການຊ່ວຍເຫຼືອຖ້າຫາກວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງເກີດຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ຜົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນການປະຕິບັດ, ວິທີແກ້ໄຂທີ່ກຽມພ້ອມໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້, ແລະລະຫັດ, ຫນຶ່ງອາດຈະເວົ້າວ່າ, ໄດ້ຖືກຂຽນໄວ້ລ່ວງຫນ້າສໍາລັບພວກເຮົາ; ໂຄງການແມ່ນງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ, ແລະຖ້າທ່ານພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ວຽກງານສັບສົນໃນບາງທາງ, ທ່ານບໍ່ມີເວລາພຽງພໍທີ່ຈະປະຕິບັດມັນໄປສູ່ສະຖານະທີ່ຫມັ້ນຄົງຫຼາຍຫຼືຫນ້ອຍ, ດັ່ງທີ່ເກີດຂື້ນກັບພວກເຮົາ.
ໂດຍທົ່ວໄປ, ໂຮງຮຽນທັງຫມົດເບິ່ງຄືວ່າບາງເກມທີ່ບໍ່ຮຸນແຮງຫຼາຍຂອງນັກພັດທະນາ, ແລະນີ້ແມ່ນຄວາມຜິດຂອງພາກປະຕິບັດທີ່ຊັດເຈນ. ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເພີ່ມເວລາທີ່ໃຊ້ໃນໂຮງຮຽນ, ສັບສົນອຸປະກອນການປະຕິບັດເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດແລະຄວນຂຽນບາງສິ່ງບາງຢ່າງດ້ວຍຕົນເອງ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນແລະຈໍາເປັນ, ແລະບໍ່ໃຊ້ສິ່ງທີ່ກຽມພ້ອມ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວເພີ່ມຂຶ້ນ. ຄວາມສັບສົນ, ຫົວຂໍ້ສໍາລັບໂຄງການແຂ່ງຂັນຄວນໄດ້ຮັບການອອກໃນມື້ທໍາອິດ, ດັ່ງນັ້ນອຸປະກອນຈາກການບັນຍາຍແລະການປະຕິບັດສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ທັນທີໃນໂຄງການຂອງທ່ານແລະຈະມີເວລາຫຼາຍສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເວລາທີ່ໃຊ້ຢູ່ໃນໂຮງຮຽນຈະເປັນປະສົບການທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການ.

Dmitry, ປະລິນຍາໂທປີທີ 1, NSTU

ໂຮງຮຽນລຶະເບິ່ງຮ້ອນຈາກ Intel ເປັນໂອກາດທີ່ດີທີ່ຈະໄດ້ໃຊ້ເວລາໃນລະດູຮ້ອນນີ້ເຮັດໃນສິ່ງທີ່ເຈົ້າມັກ. ຄວາມຈິງທີ່ວ່າການບັນຍາຍໄດ້ຖືກມອບໃຫ້ໂດຍພະນັກງານຂອງ Intel ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນໂປລແກລມໃນຂະແຫນງການວິໄສທັດຄອມພິວເຕີບໍ່ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຂ້ອຍຜ່ອນຄາຍ; ທຸກໆມື້ຜ່ານໄປຢ່າງໄວວາ, ບໍ່ເຂົ້າໃຈ ແລະເກີດໝາກ. ໂອກາດທີ່ຈະປະຕິບັດໂຄງການຂອງຂ້ອຍເອງໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຂ້ອຍເຮັດວຽກຢູ່ໃນທີມທີ່ມີ curators ທີ່ປະເສີດແລະຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂຮງຮຽນອື່ນໆ. ສອງອາທິດນີ້ສາມາດອະທິບາຍສັ້ນໆໄດ້ດັ່ງນີ້: ຫນ້າສົນໃຈແລະໄວໆ.

Elizaveta, ປີທີ 2, UNN

ໃນລະດູໃບໄມ້ປົ່ງ (ເດືອນຕຸລາຫາເດືອນພະຈິກ), ໂຄງການການສຶກສາ Delta ລໍຖ້າທ່ານຢູ່, ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຈົ້າສາມາດຊອກຫາໄດ້ຈາກພວກເຮົາ. ກຸ່ມ VKontakte. ຕິດຕາມຢູ່!

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com