en hy

Դիմումների ընդունում Թումո լաբորատորիաների և AOByte-ի արհեստական բանականության նախագծի համար

Պահանջվող գիտելիքներ`

Պարտադիր` ծանոթ լինել Python-ի, օբյեկտ-կողմնորոշված ծրագրավորման, տվյալների կառուցվածքի և գծային հանրահաշվի հիմունքներին

Ցանկալի` ծանոթ լինել նեյրոնային ցանցերի, գրանշանների օպտիկական ճանաչման հիմունքներին

Տևողություն` 3 ամիս, շաբաթական 3 օր, 3 ժամ, 9:00-ի և 15:00-ի միջակայքում

Վերջնաժամկետ` 20 հունվարի, 2020 

Նախագծի սկիզբ` 3 փետրվարի,  2020 

Վճար` մասնակցությունն անվճար է

Կարող են մասնակցել` 18 տարին լրացած երիտասարդ մասնագետներ և ուսանողներ: 

Հայաստանում ֆրանսիական համալսարանի և Հայաստանի ամերիկյան համալսարանի ուսանողները նախագծին մասնակցելու համար կստանան կրեդիտներ

Նպատակը` երթևեկության վերահսկման համար գործիքի ստեղծում

Նախագիծը կազմված է 2 մոդուլներից. արհեստական բանականության միջոցով մեքենաների համարանիշները ճանաչող համակարգ և back office վեբ հավելված, որը թույլ է տալիս կարգավորել որ մեքենաները կարող են անցակետով անցնել: Գործիքը կազմված է համարանիշները ճանաչող համակարգից և back office հավելվածից: Այն աշխատում է հետևյալ կերպ` մեքենան մոտենում է անցակետին, իրականացվում է համարանիշների օպտիկական ճանաչում, այնուհետև հավելվածը իր ունեցած տվյալների միջոցով որոշում է` կարող է մեքենան անցնել, թե ոչ:

Ի՞նչ  կսովորեն ուսանողները

Նախագծի ընթացքում ուսանողները կստեղծեն արհեստական բանականության մոդուլ: AOByte-ը նախագծին կտրամադրի նախագծի հիմունքային համակարգը (արհեստական բանականությամբ աշխատող ավտոմեքենաների համարանիշերի ճանաչման մոդուլ), որի համար ուսանողները կհավաքագրեն և կնախամշակեն տվյալներ: Նրանք կկատարելագործեն մոդելի ինտելեկտը` հավաքված տվյալների և գնահատումների միջոցով: Ուսանողները նաև կմասնակցեն տեսողական ճանաչման համակարգի ստեղծմանը:

Նախագիծը կազմված է 3 հիմնական մասերից

Ներածություն, նախագծի ներկայացում, մեքենայական ուսուցման, տվյալների հավաքագրման և նախամշակման տեսական հիմունքների ծանոթացում

Մասնակիցները գործնական փորձառությունը ձեռք կբերեն TensorFlow և Keras գրադարաններով արհեստական նեյրոնային ցանց ստեղծելով, ինչպես նաև կկարողանան  ընտրել համապատասխան նեյրոնային ցանց նախագծի իրականացման համար:

Մարզում, փորձարկում և գնահատում

Հաջորդող 6 շաբաթներում կիրականացնեն CNN (convolutional neural network) մոդելներ համարանիշների ճանաչման համար: Այս փուլում ուսանողները կաշխատեն AOByte-ի կողմից տրամադրված, արդեն գոյություն ունեցող մոդելները կատարելագործելու վրա: Ուսանողները ձեռք կբերեն գիտելիքներ մոդել մարզելու, փորձարկելու և  գնահատելու, ինչպես նաև մեքենայական ուսուցման ալգորիթմեր debug անելու մեջ: 

Մոդելի ստույգության կատարելագործում և նախագծի ավարտում և իրականացում

Վերջնական փուլում ուսանողները կկատարելագործեն մոդելի գործառույթներն ու կփորձարկեն այն իրական աշխարհում: Նրանք կխորացնեն իրենց հմտությունները CNN-ի կատարելագործման մոդելի իրականացման ոլորտում:

ԴԻՄՈՒՄՆԵՐԻ ԸՆԴՈՒՆՈՒՄՆ ԱՎԱՐՏՎԱԾ Է