Автоматическая нарезка highlights из длинных игровых twitch streams (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
|||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
|course=2 | |course=2 | ||
|summer= | |summer= | ||
| − | |number_of_students= | + | |number_of_students=TBA |
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
}} | }} | ||
Версия 15:03, 28 сентября 2017
| Ментор | Пронькин Алексей |
| Учебный семестр | Осень 2017 |
| Учебный курс | 2-й курс |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: TBA | |
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?
TBA
Какие начальные требования?
TBA
Какие будут использоваться технологии?
TBA
Темы вводных занятий
TBA
Направления развития
TBA
Критерии оценки
TBA
Ориентировочное расписание занятий
TBA
