|
|
| (не показано 10 промежуточных версии 2 участников) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | {{Карточка_проекта
| |
| − | |name=Автоматическая нарезка highlights из длинных игровых twitch streams
| |
| − | |mentor=Пронькин Алексей
| |
| − | |mentor_login={{URLENCODE:GalinaKaleeva|WIKI}}
| |
| − | |semester=Осень 2017
| |
| − | |course=2
| |
| − | |summer=
| |
| − | |number_of_students=TBA
| |
| − | |categorize=yes
| |
| − | }}
| |
| | | | |
| − | === Что это за проект? ===
| |
| − | Нарезка самых интересных моментов видео по играм с помощью машинного обучения(CV, NLP, speech recognition/acoustic models)
| |
| − |
| |
| − | Выборка: функция clips на twitch (30-60 секундные видео, которые делают зрители стрима) для определенной популярной игры.
| |
| − |
| |
| − | Помощь ментора:
| |
| − |
| |
| − | - Теоретическая консультация о текущих state of the art (если лень использовать Google)
| |
| − |
| |
| − | - Hardware
| |
| − |
| |
| − | - Помощь в рамках Skoltech Data Science Club
| |
| − |
| |
| − | Проект не простой, поэтому предполагается, что Вы уже хорошо знаете питон, представляете как работают сверточные и рекуррентные нейросети, имеете много времени и мотивации.
| |
| − |
| |
| − | === Чему вы научитесь? ===
| |
| − | - Использовать один из фрейморков для deep learning (tensorflow или pytorch, на выбор).
| |
| − |
| |
| − | - Использовать быстрые архитектуры свёрточных глубоких нейронных сетей для классификации (Inception-v3), сегментации (ENet) и детекции (SSD, YOLO).
| |
| − |
| |
| − | - Использовать нейронные акустические модели и совершенствовать их скорость выполнения.
| |
| − |
| |
| − | - Собирать production код с помощью tf.serve.
| |
| − |
| |
| − | - Эффективно обрабатывать и рендерить видео через командную строку и python.
| |
| − |
| |
| − | - Познакомитесь с Twitch.API.
| |
| − |
| |
| − | === Какие начальные требования? ===
| |
| − | TBA
| |
| − |
| |
| − | === Какие будут использоваться технологии? ===
| |
| − | TBA
| |
| − |
| |
| − | === Темы вводных занятий ===
| |
| − | TBA
| |
| − |
| |
| − | === Направления развития ===
| |
| − | TBA
| |
| − |
| |
| − | === Критерии оценки ===
| |
| − | TBA
| |
| − |
| |
| − | === Ориентировочное расписание занятий ===
| |
| − | TBA
| |
