• Первый шаг к аппаратным ускорителям нейронных сетей для программистов лежит через изучение основ HDL, RTL и лаб на FPGA

      Казанский университет Иннополис в порядке эксперимента учит студентов-программистов разработке хардвера. Причем под разработкой хардвера имеется в виду не программирование микроконтроллеров внутри скажем роботов, а проектирование цифровых схем на уровне регистровых передач (Register Transfer Level — RTL), с использованием языков описания аппаратуры (Hardware Description Language — HDL) и лабораторными занятиями на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС / FPGA — Field Programmable Gate Array).

      Зачем это нужно программистам? Ведь электронике учат на (гораздо менее массовых) факультетах электроники, где студент сначала изучает физику электричества, аналоговые схемы, делает пару лаб с мультиплексорами, после чего все это забывает и идет работать программистом.

      Одна из причин, зачем цифровая схемотехника программисту — в последнее время происходит бум нейросетей. Если вы хотите чтобы обучение сложной сети занимало не недели / дни / часы, а часы / минуты / секунды, без аппаратных ускорителей не обойтись. Только специализированный хардвер выполнит параллельно большое количество умножений малой точности с одновременными транзакциями к океану памяти. В будущем нас ждут специализированные ASIC (application-specific integrated circuits) для AI, причем повсюду. В них будет как традиционный процессор, так и большие AI блоки на борту, с возможностью частичной реконфигурации.

      От Гугла и Микрософта до Сколково и Иннополиса растет понимание, что нужны специалисты, которые могут строить такие сопроцессоры. Они должны владеть хардверной микроархитектурой, одновременно с пониманием софтверной экосистемы и алгоритмов. А владение микроархитектурой стоит на понимании уровня регистровых передач. Как это реализуется сейчас в Иннополисе:


      Читать дальше →
    • Оптимизация настроек ПИД регулятора по интегральному критерию качества регулирования

      • Tutorial


      Постановка задачи оценки качества регулирования


      Интегральные оценки качества регулирования характеризует суммарное отклонение реального переходного процесса в системе от идеализированного переходного процесса.

      В качестве идеализированного процесса обычно принимается ступенчатый (скачкообразный) переходный процесс или экспоненциальный процесс с заданными параметрами экспоненты.

      До настоящего времени остаётся не выясненным, какой из интегральных критериев линейный или квадратичный выбрать для оптимизации настроек регуляторов.

      В данной публикации определение оптимальных настроек регулятора осуществляется на основе критерия оптимальности в виде суммы линейного и квадратичного интегральных показателей качества регулирования.
      Читать дальше →
    • [Екатеринбург, анонс] Botters of the Galaxy CodingHub в офисе Контура

        Пора отвлечься от рабочих задач и попрограммировать что-нибудь необычное.
        3 марта, в субботу, с 12:00 до 16:00 будем вместе писать ботов для игры.


        Что случилось?


        В ночь на 3 марта на платформе CodinGame.com стартует 10-дневное соревнование по созданию ботов для мультиплеерной игры. Какой именно игры — пока секрет, узнаем после начала соревнования. Пока известно только название — Botters of the galaxy — и тематика оформления:



        Похоже, Звёздный Лорд пользуется Linux.

        Что ещё за CodinGame?!
      • Игры, в которых нужно писать код (часть 2)


          Игры и программирование — этот симбиоз помогает новичкам освоить азы кодинга, а опытным разрабам — освежиться и отвлечься от трудных повседневных задач. Вроде бы и развлекаешься, но в то же время с пользой для мозгов. Предлагаем вам вторую часть подборки игр, в которых нужно писать код. Если пропустили первую часть, тоже рекомендуем посмотреть, там много интересного.

          Читать дальше →
        • Ускоряем метод Виолы-Джонса (Viola-Jones)

            В последнее время метод Виолы-Джонса, который долгое время был основным способом детектирования объектов на изображении, отступает под натиском более новых и совершенных алгоритмов. Тем не менее, актуальность этого метода еще сохраняется и в настоящем времени.

            Да, каскадный классификатор основанный на признаках Хаара (метод Виолы-Джонса) уступает в скорости работы каскадному LBP классификатору. Он менее точен, чем детектор, основанный на HOG признаках, и тем более детектор, базирующийся на сверточных нейронных сетях. И все же у него есть определенная ниша, когда требуется точность выше, чем у LBP каскада, но скорость работы более точных детекторов недостаточна высока. Не менее важным фактором является то, что для каскадного Хаар классификатора существует большое количество уже обученных каскадов, в том числе в стандартной поставке библиотеки OpenCV. Поэтому скорость работы этого алгоритма весьма важна. Что и побудило автора в свое время занятся его оптимизацией.

            image

            Ну и какая статья об детектировании лиц, может обойтись без фотографии Лены?
            Читать дальше →
          • Эволюция рендеринга пробок в MAPS.ME


              Всем привет! В прошлом году мы запустили пробки в нашем приложении. Мы долго готовились к запуску, и в ходе этой подготовки наши взгляды на решение задач, связанных с пробками, менялись. Рендеринг пробок прошёл длинный путь от первых прототипов до первой реализации, и сегодня я хочу рассказать об эволюции рендеринга пробок на пути к релизу.

              Читать дальше →
            • AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

              Подробнее
              Реклама
            • Открыта регистрация на Raiffeisen Data_Cup

                Мы приглашаем вас принять участие в чемпионате по анализу данных Raiffeisen Data_Cup. Онлайн часть пройдёт на платформе Boosters.pro. Участникам предстоит определить место жительства и работы клиента Райффайзенбанка, используя анонимизированную историю платежей и снятия наличных. Онлайн часть проходит до 23 марта, а подведение итогов и награждение пройдут в Москве 30 марта.



                Читать дальше →
              • Чему робототехника может научить игровой ИИ

                • Перевод

                Я исследователь-робототехник и в то же время моё хобби — разработка игр. Моя специализация — планирование многомерного движения манипуляторов роботов. Планирование движения — это очень важная тема для разработчиков игр, она пригождается каждый раз, когда нужно переместить управляемого ИИ персонажа из одной точки в другую.

                В процессе изучения разработки игр я находил множество туториалов, в которых рассказывалось о планировании движения (обычно в литературе по разработке игр оно называется «поиском пути»), но большинство из них не вдавалось в подробности того, в чём заключается планирование движения с теоретической точки зрения. Насколько я могу судить, в большинстве игр редко используется какое-то иное планирование движения, кроме одного из трёх серьёзных алгоритмов: поиск по сеткам A*, графы видимости и поля течения. Кроме этих трёх принципов, существует ещё целый мир теоретических исследований планирования движения, и некоторые из них могут быть полезными разработчикам игр.

                В этой статье я хотел бы рассказать о стандартных техниках планирования движения в своём контексте и объяснить их преимущества и недостатки. Также я хочу представить основные техники, которые обычно не используются в видеоиграх. Надеюсь, они прольют свет на то, как их можно применять в разработке игр.
                Читать дальше →
                • +26
                • 3,8k
                • 3
              • Яндекс.Алгоритм 2018: оптимизационный трек и ML-задача от разработчиков Алисы

                  Сегодня мы открываем регистрацию на международный конкурс по программированию Яндекс.Алгоритм. В этом году мы решили не только запуститься раньше, но и добавили два новых трека: оптимизационный и трек по машинному обучению. Каждый участник может выбрать, в каких треках участвовать.




                  А теперь по порядку. Открывает соревнование этого года алгоритмический трек. Он пройдет в классическом варианте с правилами tcm/time и системой «гран-при 30». Квалификационный раунд стартует уже 17 февраля. Каждый, кто решит минимум одну задачу, пройдет в отборочный тур и сможет побороться за стильные футболки, которые достанутся ТОП-256 и денежные призы для трех победителей трека. Ссылка на регистрацию.
                  Читать дальше →
                • Нужно ли бояться несбалансированности классов?

                    В сети есть множество постов и ресурсов, которые учат нас бороться с несбалансированностью классов (class imbalance) в задаче классификации. Обычно они предлагают методы сэмплирования: искусственно дублировать наблюдения из редкого класса, или выкинуть часть наблюдений из популярного класса. Этим постом я хочу прояснить, что «проклятие» дисбаланса классов – это миф, важный лишь для отдельных типов задач.


                    Читать дальше →
                    • +16
                    • 3,9k
                    • 4
                  Самое читаемое