Разработка и тестирование прототипа цифровой платформы для визуального программирования искусственных нейронных сетей глубокого обучения

В рамках выполнения НИОКТР предполагается разработать и протестировать прототип цифровой платформы для визуального программирования искусственных нейронных сетей глубокого обучения. Разрабатываемый прототип цифровой платформы предназначен для сбора, хранения, разметки данных различного формата; для визуального программирования обучения искусственных нейронных сетей; для демонстрации обученной нейронной сети потенциальным пользователям, клиентам и инвесторам. Предполагается достижение разработанным прототипом следующих количественных параметров: 1. Минимальное количество различных архитектур нейронных сетей:4 2. Максимальное время обработки одного изображения при публикации нейронной сети: 1 минута. 3. Максимальное разрешение изображения, подготовленного для обучения нейронной сети: 1024х1024 4. Максимальное количество датасетов для одного пользователя: 10 5. Максимальное количество лейблов разметки: 5 6. Метрики качества обученной искусственной нейронной сети (чувствительность, специфичность, коэффициент Соренсена-Дайса): не менее 0,8