Курсы по компьютерному зрению

Стань Data Scientist с Netology! Получи профессиональные навыки в анализе данных и машинном обучении. Программа с практическими кейсами и экспертными менторами.

Вы узнаете, как научить роботов видеть объекты в окружающем мире, чтобы решать задачи сельского хозяйства, промышленности, строительства и других отраслей. Все знания отработаете на практических заданиях, основанных на реальных кейсах из сельского хозяйства и логистики.

За 4 месяца изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и научитесь строить продвинутые ML-модели.

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных. Работайте удаленно из любой точки мираЗарабатывайте от 180 000 ₽ Специализируйтесь в узкой нише Data ScienceПолучите доступ ко всем льготам для айтишников

Создавай AI-продукты и зарабатывай на их внедрении. Научим с нуля использовать AI-инструменты для повышения эффективности компаний.

Для кого этот курс? Для студентов профильных ВУЗов, программистов и специалистов Data Science, которые: Хотят научиться решать задачи в области Computer VisionУже знакомы с Deep Learning и нейронными сетями, и хотят расширить свои знанияИ просто тем, кому нравится работать с визуальной информацией (изображения, фотографии, видео, 3д-сцены) Необходимые знания: Базовое знакомство с PythonБазовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия) Что даст вам этот курс? Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки. По ходу курса вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения таких задач как: Классификация и сегментация изображенийДетекция и отслеживание объектов на видеоОбработки и анализа трехмерных сценРаспознавание лиц и людей по силуэтуГенерация и реконструкция изображенийОписание действий, происходящих на видеоОптимизация и ускорение работы нейросетейРазвертывание моделей в продакшн Вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics, TensorRT,  ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Во время курса вы: Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетейНаучитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данныхУзнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техникУзнаете как распознавать лица с высокой степенью точностиПознакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видеоПолучите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сценыПопрактикуйтесь развертывать свою модель на сервере

Программа охватывает все этапы компьютерного зрения: от основ NumPy и OpenCV до продвинутых нейросетевых методов MediaPipe и YOLO. Вы научитесь обрабатывать изображения, видео, выполнять трансформации изображений, осваивать дополненную реальность с ArUco-маркерами, а также создавать собственные модели, обученные на своих данных. Особенностью курса является система автоматической проверки ваших решений на основе OpenCV.

Освой ИИ без программирования — начни говорить на языке будущего! Искусственный интеллект Машинное обучение Нейронные сети Примеры применения ИИ Практика: ИИ-детектив Классификация Регрессия Кластеризация Прогнозирование Детектирование Распознавание речи Генерация Анализ текста Поиск аномалий Обучение с подкреплением Определение типа задачи в реальном проекте Практика: Сортируем кейсы Возможности и ограничения классических методов Данные и датасеты Популярные инструменты машинного обучения Оценки качества распознавания Применение машинного обучения Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов Что могут и не могут нейронные сети Обучение нейронных сетей Особенности внедрения нейронных сетей в проект Применение нейронных сетей Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek

Погрузись в мир машинного обучения: изучи передовые модели и анализ данных на Python, освой инструменты обработки данных и проектирование нейронных сетей.