интеллект
Машинное обучение и Компьютерное зрение
Мы - Intellect Stack
Разрабатываем уникальные технологии и решения в области интеллектуальных систем
Мобильный комплекс фотовидеофиксации
Поиск дефектов на металлических поверхностях
Детектор огня и дыма для безопасного города
Распознавание позы фигуриста
Детектор оставленных вещей
Опыт множества проектов
Распознавание номеров для КФВФ и мобильных комплексов, детектирование дефектов на различных поверхностях, 3D сканирование.
Передовые технологии
Скриптованный параметрический 3D рендеринг для генерации датасетов, Sim2Real технологии, эффективные нейросетевые архитектуры
Решаем Ваши проблемы
Вместе с Вами разбираемся, что именно является Вашей проблемой, ставим задачи, предлагаем решения!
Развиваемся вместе с Вами
Если имеющиеся технологии Вам не подходят - мы предложим новое, уникальное решение!
Надежный партнер
100% заказчиков довольны сотрудничеством!
Всегда на связи
Не пропадаем, у Вас всегда есть доступ к статусу проекта
Intellect Stack
Передовая компания, занимающаяся машинным обучением и компьютерным зрением, управляемая опытными увлеченными людьми, которые черпают вдохновение в преобразовании сложных проблем в элегантные решения.
Мы помогаем разложить проблемы клиентов на управляемый рабочий процесс, в сборе и разметке данных, обучаем интеллектуальные системы и разворачиваем решения.
Мы открыты для потребностей наших клиентов, что делает их нашим главным приоритетом.
Сергей Мальцев
Основатель компании:
- Родился в Санкт-Петербурге, окончил в 2004 году Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, физико-механический факультет по специальности ядерная физика.
- В 2008 году защитил кандидатскую на тему: «Нанокристаллические наноматериалы» на факультете физика и геология в университете Лейпцига.
- Имеет ряд сертификатов в рамках повышения квалификации: МВА, по машинному обучению, искусственному интеллекту и др., написал ряд статей для научных журналов.
- Свою профессиональную деятельность Сергей начинал в качестве аспиранта в Федеральном институте исследования и тестирования материалов в Берлине, продолжил в качестве научного сотрудника в университете Саутгемптона в Великобритании. В дальнейшем работал научным сотрудником в университетах Огайо и Техаса в США.
- С 2014 года занимается самостоятельными проектами в области машинного обучения и компьютерного зрения, параллельно работая в крупных организациях на руководящих позициях.
- Сергей является автором уникальной технологии по использованию синтетических данных для обучения интеллектуальных систем.
г. Санкт-Петербург
Ежедневно с 9:00 до 17:00
Поиск дефектов на сложных поверхностях очень актуальная на данный момент задача во многих отраслях производства. Будь то трубное производство или авиационные лопатки, везде необходимо обеспечивать заданный уровень качества выпускаемой продукции.
Все больше камер появляется на улицах наших городов и появляется естественное желание использовать открывающиеся возможности более полно, нежели постфактум поиск видео по архиву.
Развитие и популяризация спорта в России – важная государственная программа. Создание перспективных образцов комплексов для фиксации параметров тренировок довольно востребованная область для объективного контроля выполнения спортсменом элементов программы.
В машинном обучении федеративное обучение означает вариант, когда обучение идет одновременно на многих конечных устройствах, используя ту информацию, которая у них есть, сбор полученных данных на сервере и рассылку обратно уже дообученной нейросети. Таким образом закрываются сразу несколько важных вопросов: