StudyEnglishWords

3#

Как мы учим компьютеры понимать изображения. Fei-Fei Li - видеоролик

Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Как мы учим компьютеры понимать изображения". Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь. Всего 353 книги и 1726 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

страница 2 из 7  ←предыдущая следующая→ ...

00:02:50
by converting lights into a two-dimensional array of numbers
преобразовывая свет в двухмерную числовую последовательность,
known as pixels,
известную как «пиксели».
but these are just lifeless numbers.
Но это просто числа.
They do not carry meaning in themselves.
Они не несут в себе никакого смысла.
Just like to hear is not the same as to listen,
Так же, как «слышать» — не то же самое, что «слушать»,
00:03:05
to take pictures is not the same as to see,
«делать» фотографии — не то же самое, что «видеть» их,
and by seeing, we really mean understanding.
а под «видеть», конечно же, имеется в виду «понимать».
In fact, it took Mother Nature 540 million years of hard work
Природе пришлось усердно трудиться в течение 540 миллионов лет,
to do this task,
чтобы решить эту задачу,
and much of that effort
и многие из этих усилий были направлены
00:03:24
went into developing the visual processing apparatus of our brains,
на создание аппарата обработки визуальных данных в нашем мозге,
not the eyes themselves.
а не глаз как таковых.
So vision begins with the eyes,
Зрение начинается с глаз,
but it truly takes place in the brain.
но фактически происходит в мозге.
So for 15 years now, starting from my Ph.D. at Caltech
В течение вот уже 15 лет, начиная с аспирантуры в Калтехе,
00:03:44
and then leading Stanford's Vision Lab,
а затем возглавляя стэнфордскую лабораторию зрения,
I've been working with my mentors, collaborators and students
я работаю вместе с наставниками, коллегами и студентами,
to teach computers to see.
обучая компьютеры видеть.
Our research field is called computer vision and machine learning.
Сфера наших исследований — машинное зрение и обучение машин.
It's part of the general field of artificial intelligence.
Это часть области под названием искусственный интеллект.
00:04:04
So ultimately, we want to teach the machines to see just like we do:
Наша главная задача — научить машины видеть, так как это можем мы:
naming objects, identifying people, inferring 3D geometry of things,
называть объекты, узнавать людей, использовать трёхмерную геометрию вещей,
understanding relations, emotions, actions and intentions.
понимать отношения, эмоции, действия и намерения.
You and I weave together entire stories of people, places and things
Мы можем создавать целые истории о людях, местах, вещах —
the moment we lay our gaze on them.
стоит нам только на них взглянуть.
00:04:29
The first step towards this goal is to teach a computer to see objects,
Первый шаг к этой цели — научить машины видеть объекты,
the building block of the visual world.
стандартные элементы визуального мира.
In its simplest terms, imagine this teaching process
Простыми словами, процесс обучения —
as showing the computers some training images
это демонстрация компьютеру некоторых обучающих изображений
of a particular object, let's say cats,
определённых объектов, например, кошек,
00:04:49
and designing a model that learns from these training images.
и разработка модели, которая обучается на основе данных изображений.
How hard can this be?
Насколько это может быть сложным?
After all, a cat is just a collection of shapes and colors,
Кошка — это просто набор очертаний и цветов,
and this is what we did in the early days of object modeling.
и именно этим мы занимались на заре моделирования объектов.
We'd tell the computer algorithm in a mathematical language
Посредством математического алгоритма мы сообщали компьютеру,
00:05:08
that a cat has a round face, a chubby body,
что у кошки круглая морда, пухленькое тело,
two pointy ears, and a long tail,
два острых уха и длинный хвост,
and that looked all fine.
и этого было достаточно.
But what about this cat?
А как насчёт этого кота?
(Laughter)
(Смех)
00:05:19
It's all curled up.
Он изогнут непонятно как.
Now you have to add another shape and viewpoint to the object model.
Нужно добавить ещё одну форму и точку обзора в модель.
скачать в HTML/PDF
share
основано на 1 оценках: 5 из 5 1