Голосовые ассистенты могут не только играть в «города» и рассказывать о погоде — они способны на гораздо большее! Например, помогать незрячим людям ориентироваться в современном мире. Для этого используются специальные вопросно-ответные системы Visual Question Answering (VQA). В этой статье мы расскажем, что лишённые зрения люди хотят узнать и как научить нейросеть отвечать на их вопросы.

На прошлой лекции мы разобрались, как работает классификация изображений. Что же может «потеряться» в процессе и можно ли этого избежать? Из сегодняшнего урока вы узнаете, как сделать обучение классификатора более точным и эффективным с помощью функции потерь и оптимизации.

Искусственный интеллект может помочь каршеринговым сервисам и таксопаркам сделать поведение водителей на дороге безопаснее. Например, предупреждать их, если они отвлеклись от дороги. В этой статье мы делимся идеей, как с помощью свёрточных нейросетей отследить небезопасную деятельность за рулём и предотвратить возможные ДТП.

Можно ли обучить нейросеть делать не один, а сразу несколько прогнозов? Этот вопрос возникает, когда нам необходимо классифицировать изображения по двум, трём или большему числу меток. Например, чтобы определить сразу тип одежды (рубашка, платье, брюки и так далее), цвет и ткань.  В этом руководстве мы расскажем, как создать многозначную нейронную сеть с помощью Keras.