Описание
Количество уроков: 119 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 4,19 ГБ
Освойте одну из самых востребованных специальностей в AI-разработке — научитесь создавать системы компьютерного зрения для дронов и робототехники. Поймите, как «научить» машины видеть, интерпретировать окружающий мир и принимать решения на основе данных.
Что такое компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это ключевое направление искусственного интеллекта, позволяющее машинам распознавать объекты, анализировать окружающую среду и выполнять сложные действия без участия человека.
Где применяется компьютерное зрение
В агротехе
Обычная камера фиксирует набор пикселей, а система компьютерного зрения распознаёт культуру, оценивает её состояние и помогает автоматизировать процессы. Например, интеллектуальный робот определяет клубни картофеля и сортирует их для переработки.
В картографии и геодезии
Дроны с системами CV создают высокоточные карты местности, анализируют рельеф и помогают в строительстве, земельных работах и планировании территорий.
В промышленной безопасности
Интеллектуальные камеры фиксируют опасные действия работников, определяют потенциальные риски и оперативно уведомляют управление объектом.
В умных автомобилях
Компьютерное зрение — основа систем помощи водителю: распознавание препятствий, оценка дистанции, определение скорости объектов и предотвращение аварий.
В распознавании текста
CV используется в мобильных переводчиках, системах OCR и приложениях, которые распознают текст в реальном времени.
Чему вы научитесь на курсе
Разбираться в задачах машинного обучения и компьютерного зрения
Поймёте, как работают ML‑алгоритмы и нейросетевые архитектуры, научитесь выбирать оптимальные модели для разных типов задач.
Создавать ML- и CV-решения на Python
Освоите ключевые библиотеки — PyTorch, TensorFlow, Keras. Научитесь собирать датасеты, размечать данные, обучать и тестировать модели.
Использовать подходы функционального программирования
Разберётесь в принципах функционального подхода и научитесь применять его для работы с данными и написания более надёжного и чистого кода.
Применять математику в робототехнике
Освоите разделы высшей математики, необходимые для CV и robotics: вероятности, дифференциальное исчисление, численные методы и моделирование.
Решать прикладные задачи на Python
Научитесь использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и построения алгоритмов, применимых в инженерных и промышленных проектах.
Дмитрий С. –
Работаю инженером, курс брал для расширения компетенций по дронам. Материал по сортировке объектов и анализу рельефа пригодился сразу, многое применил на практике. Замечание мягкое: часть уроков по OCR и мобильным переводчикам кажется простоватой для уровня с опытом. В целом структура и подача у SkillBox на высоте.
Марина В. –
У меня уже был опыт в машинном обучении, брала курс ради специфики компьютерного зрения для робототехники. Разделы про распознавание препятствий и оценку дистанции для систем помощи водителю разобраны толково, с реальными примерами. Не хватило глубины по агротеху, но общую картину применения CV в промышленной безопасности и умных автомобилях дают хорошо.
Алексей П. –
Пришел на курс почти с нуля, знал только базовый Python. Понравилось, что сначала объясняют основы ML и нейросетевых архитектур, а потом переходят к прикладным задачам вроде распознавания текста и работы с камерами на дронах. 119 уроков прошел за пару месяцев, темп комфортный. Единственное, местами хотелось больше практики по геодезии и картографии.