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