В заметке рассмотрим пример, как можно быстро настроить локального ассистента на базе большой языковой модели (LLM) для написания код в Visual Studio Code.
Читать далее
Направленные состязательные (Targeted adversarial) атаки с использование Keras и TensorFlow
В прошлом руководстве была рассмотрена базовая состязательная атака на сверточную нейронную сеть (CNN), однако, она (атака) обладала существенным недостатком: замещающий (целевой) класс был заранее неизвестен и неконтролируем. В этой заметке будет рассмотрена направленная атака, то есть та, в которой целевой класс контролируется атакующим.
Читать далее
Состязательные (Adversarial) атаки с помощью Keras и TensorFlow
В этом руководстве вы узнаете, как взламывать deep-learning модели для анализа изображений с помощью состязательных (Adversarial) атак. В заметке показано, как реализовывать атаки с использованием библиотек глубокого обучения Keras и TensorFlow.
Преобразование изображения в вид сверху
В этой заметке будет рассмотрено преобразование изображения в вид сверху с помощью матрицы гомографии. В жаргоне компьютерного зрения вид сверху называется вид с высоты птичьего полета (bird eye view).
Читать далее09.03.01 — Информатика и вычислительная техника|Первый раз на первый курс
Привет! На связи вчерашний первокурсник специальности 09.03.01 кафедры САПР, факультета КТИ — Информатика и вычислительная техника. Давайте разбираться, что к чему.
Если ты считаешь, что хочешь стать программистом, стоит обратить внимание на ФКТИ, потому что дальше — интереснее. Здесь представлены 6 специальностей, а если считать с разделением на кафедры — 8. (Так получается, когда на одну специальность приходится 2 выпускающие кафедры). Теперь дальше: САПР — системы автоматизированного проектирования. Звучит непонятно, не так ли? Если верить описанию кафедры на сайте ЛЭТИ (а ему можно верить), то САПР подготовит тебя к работе с наукоёмким и прикладным софтом, позволит податься в экономику или заниматься чем-нибудь полезным в электронике и машиностроении. Как по мне, звучит интересно. По факту, после обучения здесь твоей специализацией может быть компьютерное моделирование, проектирование киберфизических систем или технологии виртуализации. А теперь то, зачем я сюда пришла – ИВТ. Из интересных профессий, ты можешь работать программистом, специалистом по информационным системам, тестировщиком, веб-разработчиком.
Читать далее
Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения [1.1] Классификация изображений: Data-driven подход, k-Nearest Neighbor, train/val/test разделение
Это вводная статья, призванная познакомить людей, не знакомых с компьютерным зрением, с проблемой классификации изображений и data-driven подходом.
Читать далее
Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения [0.4] Инструкция по использованию Google Cloud
Для проектов и задач данного курса, авторы предлагают использовать Google Compute Engine для разработки и тестирования ваших реализаций, однако, по нашему мнению это не самый лучший вариант. В этом руководстве перечислены необходимые шаги для работы над заданиями с помощью Google Cloud. Мы рассчитываем, что изучение этого руководства займет около 1 часа. Не пугайтесь шагов, мы постарались сделать это руководство наиболее подробным, чтобы у вас было меньше шансов застрять на определенном шаге.
Это руководство говорит о том, как настроить собственный экземпляр Google Compute Engine (GCE) для работы с заданиями. После первой регистрации, вы по умолчанию получите $300 от Google.
Читать далее
Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения [0.3] Инструкция по использованию IPython
В этом разделе будет рассмотрены IPython notebooks (часто более известный как Jupyter notebooks) для работы над задачами курса. IPython notebook позволяет писать и исполнять Python код в веб-браузере. IPython notebooks позволяет очень легко править код и выполнять его частями; По этой причине IPython notebooks широко используется в научных вычислениях.
Читать далее
Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения [0.2] Инструкция по использованию Python/Numpy
Оригинал инструкции был составлен Джастином Джонсоном.
Мы будем использовать язык программирования Python для всех заданий этого курса. Python это отличный универсальный язык программирования сам по себе, но с помощью некоторых популярных библиотек (numpy, scipy, matplotlib) он становиться мощным окружением для научных вычислений.
Несмотря на предположение, что читатель имеет некоторый опыт использования Python и numpy, для этот раздел послужит быстрым вводным курсом по языку программирования Python и использовании Python для научных вычислений для читателей с недостаточными навыками.
Читать далее
Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения [0.1] Введение и установка
Эта статья открывает цикл статей, основанных на переводе лекций и практических заданий курса CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Стэнфордовского университета, этот курс является вводным в использование сверточных нейронных сетей для задач компьютерного зрения. В первой части рассмотрены вопросы структуры курса и подготовки рабочей среды. В рамках перевода некоторые термины не будут переводится в силу редкости русскоязычных ресурсов и повсеместного использования оригинальных названий. Кроме того, статьи не являются точным переводом и могут быть дополнены авторами.
Отдельная просьба к читателям: при наличии вопросов, задавайте их в сообщениях сообщества в VK.
Читать далее