Виртуальная лаборатория машинного обучения и сверхточных нейронных сетей в игровой форме Neural TD (Профильный уровень)
Предложение не является публичной офертой.
Данный лабораторный комплекс и программное обеспечение позволяют проводить сеансы обучения нейронных сетей на синтетических данных с выборкой из различных образов в виртуальном окружении. Обучаемые в нескольких бригадах производят генерацию и подготовку дата-сета на основе трёхмерных моделей юнитов другой команды, полученных с помощью встроенного вексельного редактора трехмерных моделей.
На основе полученной синтетической выборки производится обучение нейронной сети и настройка параметров обучения для выполнения классификации виртуальных объектов. В последующем на основе проведенной пользователями классификации и соответствующих параметров нейронной сети запускается виртуальная симуляция в игровой форме на основе классических правил Tower Defence с разделением игроков на несколько групп в соответствии с дата-сетом каждой команды.
Для каждой группы назначается своя рабочая область и параметры виртуальной камеры, после чего запускается симуляция с одновременным сетевым участием нескольких пользователей и преподавателя. Каждый из пользователь получает данные с назначенной ему виртуальной камерой и при успешном распознавании образа и его классификации про признак: свой-чужой происходит отработка игровой логики (уничтожение врага или пропуск дружественных юнитов). Окончательный результат соревнования в виде набранных очков за каждого уничтоженного врага и не уничтоженного дружественного юнита формируется для каждой группы пользователей и зависит от параметров обучения размера выборки и коэффициентов и порогов классификации.
Также на сервере преподавателя возможно изменение параметров симуляции для усложнения условий в реальном времени, в виде изменения параметров освещения и виртуальной атмосферы, что позволит отработать гораздо более сложные случаи для визуального распознавания и классификации объектов. Получены в ходе данного игрового опыта теоретические знания и практические навыки позволят закрепить основы понимания принципов работы и обучения сверточных нейронных сетей на основе архитектуры YOLO или аналогичной. Программная часть лаборатории построена на сочетании трехмерного приложения для симуляции и специализированной программной среды и библиотек для обучения и настройки нейронных сетей на языке Python.
Состав лаборатории:
Рабочая станция - сервер преподавателя для обучения нейронных сетей - 1 штука
Клиентские компьютеры для воспроизведения трехмерной симуляции - 5 штук
Программное обеспечение на носителе - 10 лицензий
Сетевой коммутатор с беспроводным интерфейсом на 6 портов - 1шт.
Набор программных библиотек и заготовок с примерами - 1шт.
