search icon search icon ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ

Технологии компьютерного зрения и цифровые сервисы

  • Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
  • НОВЫЙ ПРОФИЛЬ
  • Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
  • НОВЫЙ ПРОФИЛЬ
Математика Информатика
Рекомендации для наставника
  • Этап 1
    5 сентября — 7 ноября
    2023
  • Этап 2
    13 ноября — 15 декабря
    2023
  • Финал
    1 апреля — 6 апреля
    2024

Расписание

Профиль посвящен изучению технологии компьютерного зрения и ее применения для разработки приложений и цифровых сервисов.

Профиль создан в партнерстве с ИТ-кампусом «Неймарк», ИТ-компаниями, ведущими разработки в области компьютерного зрения, и факультет бизнес-коммуникации и информатики Иркутского государственного университетауниверситета. 

Технологии компьютерного зрения и цифровые сервисы1
Технологии компьютерного зрения и цифровые сервисы2
01 2

Этапы соревнований

Этап 1

В рамках предметного тура участникам предстоит:

  • решить задачи по математике и информатике, которые являются базовыми предметами для данного профиля;
  • освоить образовательный курс, в котором участники познакомятся с технологией компьютерного зрения и узнают, как данная технология применяется для создания цифровых сервисов.

В рамках инженерного тура участники будут выполнять индивидуальные задания профиля, связанные с обработкой двухмерных изображений.

Этап 2

В рамках второго этапа участники готовятся к решению задач финального тура. 

На этом этапе участникам предстоит:

  • познакомиться с базовыми задачами и алгоритмами компьютерного зрения;
  • научиться пользоваться современными библиотеками в области компьютерного зрения;
  • узнать, как создаются современные цифровые сервисы;
  • примерить на себя разные роли команды ИТ-проекта;
  • найти свою команду и попробовать вместе решить первые задачи.

Финал

В основе задания финала лежит задача по созданию интерактивных инсталляций на стыке технологий компьютерного зрения и дополненной реальности. Для решения задачи будет использовано доступное всем оборудование: веб-камеры, проекторы маркерной доски и маркеры. 

Командная задача будет направлена на разработку готового приложения в области отслеживания образов, а также создания методов взаимодействия с ними. Интеграция дополненной реальности с компьютерным зрением позволит определять объекты в реальном мире, которые являются триггерами для отображения оверлея (дополнительный контент, накладывающийся на экран пользователя). 

Требования к команде

ЗНАНИЯ

Для решения задачи финала будут необходимы знания из области компьютерного зрения (алгоритмы и современные инструменты) и из области разработки современных цифровых сервисов (принципы построения, архитектура, инструменты разработки). Не стоит расстраиваться, если до начала олимпиады Вы не можете похвастаться такими знаниями и опытом решения задач из указанных областей. Во время первого и второго этапа мы предусмотрели большую образовательную программу, которая поможет получить все необходимые знания для решения задачи финала и даже больше. Образовательная программа познакомит участников с историей направления компьютерное зрение, расскажет об интересных задачах, которые в настоящем активно решают ИТ компании, работающие в данной области, познакомит с ведущими исследователями в области компьютерного зрения.

Но для успешного освоения образовательной программы Вам крайне будут полезны следующие знания:

HARD SKILLS НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ СТАРТА

  • Умение решать с использованием математического аппарата в пределах школьной программы. Знание математики и умение пользоваться математическим аппаратом необходимы разработчику и исследователю в области компьютерного зрения. Эти знания позволяют написать качественный быстро работающий код, понять как работает алгоритм, созданный другим разработчиком/исследователем, внести в существующий алгоритм изменения, которые позволят качественно улучшить получаемое решение или увидеть новые аспекты задачи. Данные задачи — это то, чем занимается разработчик / исследователь в области компьютерного зрения в своей каждодневной практике.
  • Умение написать программу (предпочтительно языки С++ и/или Python) решающую базовые алгоритмические задачи (вещественная и целочисленная арифметика, работа с ветвлениями, циклами, массивами и строками, алгоритмы поиска, сортировки, реализация простых алгоритмов на графах). Знать базовые алгоритмы и уметь их реализовывать на современных языках программирования — это в настоящее время базовый навык, такой же как писать, читать и считать. Навыки алгоритмизации и программирования дают молодым специалистам конкурентное преимущество на рынке труда. Таких специалистов работодатели очень ценят. А для сферы компьютерного зрения этот навык абсолютно необходимый. Теоретических работ в области компьютерного зрения в настоящий момент не существует, для реализации любых идей и решения любых задач необходимо иметь навыки алгоритмизации и программирования.

Те, кто успешно пройдет все этапы образовательной программы и пройдет в финальный этап, будут обладать следующими знаниями.

HARD SKILLS НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ФИНАЛА

  • Знание базовых алгоритмов компьютерного зрения. Конечно, любую задачу можно решить зная базовые алгоритмы общего назначения. Но сколько на это нужно времени? В наш скоростной XXI век этого времени абсолютно точно нет. Поэтому все разработчики и исследователи в области компьютерного зрения не решают задачи «с нуля», а пользуются уже разработанными ранее другими исследователями в области компьютерного зрения специализированными алгоритмами. Знание существующих алгоритмов, их возможностей и ограничений помогает быстрее других решить поставленную задачу, а это большое конкурентное преимущество.
  • Умение работать с современными библиотеками компьютерного зрения. Библиотеки компьютерного зрения — это коллекции программ, реализующих специализированные алгоритмы компьютерного зрения. Использование специализированных библиотек еще больше увеличивает скорость разработки и позволяет избежать многих ошибок алгоритмизации и кодирования.
  • Уверенные навыки программирования на С++ и/или Python. Регулярно практиковаться в кодировании и узнавать специфические особенности современных языков программирования полезно даже опытным разработчикам
  • Умение спроектировать и разработать цифровой сервис. Создание алгоритмов компьютерного зрения — это хорошо, но это не продукт, решающий задачу пользователя. Чтобы была практическая польза от нашей разработки, нужно создать продукт, например, в виде цифрового сервиса. Под цифровым сервисом мы будем понимать программный продукт, который анализирует предпочтения пользователей и пытается предсказать, что может их заинтересовать. Компании, занимающиеся разработкой современных цифровых сервисов, разработали принципы и подходы к созданию систем такого класса. Знание этих принципов поможет правильно и полно определить последовательность задач для разработки цифрового сервиса в финальном туре.

Так как задача финального тура командная, то важно собрать сильную команду и научиться в своей команде решать задачи.

Численность команды и роли

СПЕЦИАЛИСТ ПО КОМПЬЮТЕРНОМУ ЗРЕНИЮ (2-3 ЧЕЛОВЕКА: программист+DevOps-инженер)

  • Понимание принципов работы компьютерного зрения, а также умение разрабатывать  и применять алгоритмы обработки изображений.

  • Навыки программирования.  Владение языками программирования, используемыми в области компьютерного зрения, такими как Python, C++, а также знание библиотек и фреймворков, таких как OpenCV, TensorFlow, PyTorch.

  • Способен разрабатывать алгоритмы, позволяющие распознавать и отслеживать объекты в реальном времени.

  • Понимание принципов работы аппаратуры дополненной реальности и умение интегрировать ее с компьютерным зрением

Программисты (2-3 ЧЕЛОВЕКА: программист и специалист по использованию нейросетей в КЗ)

  • Владение языками программирования, используемыми в разработке ПО для управления проекционной аппаратурой.

  • Способен создавать интерактивные объекты и элементы игры, которые взаимодействуют с объектами в реальном мире.

  • Способен создавать нейросети.

Материалы подготовки

Организаторы

Партнеры

background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image
background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image