Разработка прототипа сервисов мобильного устройства с использованием искусственного интеллекта для осмотрщика вагонов
Руководитель от корпоративного партнера: Фионов Андрей, ООО ОЦРВ
Открытых вакансий: 2
Руководитель
Фионов Андрей
Ведущий исследователь группы прототипирования Лаборатории искусственного интеллекта ОЦРВ
Andrey.Fionov@OCRV.RU
Краткая аннотация
Проект посвящен разработке и тестированию моделей машинного обучения на мобильном устройстве ОС Android. Предполагается использование двух типов моделей: распознавание зашумленной речи осмотрщика вагонов с распознаванием индекса поезда, номера вагона, неисправности вагона и распознавание номеров вагонов по фотографии. Особенность разработки заключается в том, что решение должно работать как оффлайн, так и онлайн с передачей на сервер исходных аудио файлов и изображений. При разработке моделей распознавания речи и распознавания номеров по изображению придется учитывать, что речь будет зашумленная с характерными «железнодорожными шумами», а фотографии могут быть выполнены под разными ракурсами в условиях затемнения.
План действий
В ходе работы над проектом необходимо провести исследования следующих тем:
- Модели распознавания речи.
- Модели отделения речи от шума
- Модели распознавания изображений
- Разметка изображений и аудиозаписей.
- Разработка сервисов для мобильных устройств
В результате выполнения проекта необходимо реализовать следующие компоненты:
- Сервисы распознавания зашумленной речи на Android.
- Сервисы распознавания номеров вагонов по изображению на Android
- Сервис разметки аудиозаписей и изображений
- Хранилище аудио и изображений на сервере с возможностью обмена данными с мобильным устройством.
Стек технологий
1. User and Organizations
- Инструменты гибкой разработки Agile, Scrum, Kanban
- Тайм-менеджмент и планирование временем
2. System Modeling
- Системное моделирование (UML)
- Анализ требований
3. System Architecture and Infrastructure
- Методы проектирование программных систем
- Методы проектирования интеллектуальных систем
- Организация параллельных и распределенных вычислений
- Компьютерные сети
- Виртуальные системы и сервисы
4. Software Development
- Программирование на языках Java, Python
- Использование стандартных библиотек библиотек Python, Java для обработки, анализа и визуализации данных
- Android Studio
- Web-разработка с использованием HTML, CSS, Java Script, PHP.
- СУБД PostgreSQL
Кем станет студент по завершению магистратуры
В зависимости от выполняемых задач внутри проекта выпускник может стать:
- исследователем
- системным архитектором
- ведущим разработчиком
Пререквизиты (входные требования)
Для участия в проекте необходимы базовые знания по следующим направлениям:
- Математическая статистика
- Теория алгоритмов
- Математическая оптимизация
- Математическая логика
- Высшая математика
- Машинное обучение
- Основы нейронных сетей
- Основы программирования
- Алгоритмы и структуры данных
- Программная инженерия
- Архитектура программных систем
- Базы данных