Описание
Количество уроков: 49 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 1,17 ГБ
Компьютерное зрение — одна из самых стремительно развивающихся областей искусственного интеллекта, позволяющая системам анализировать изображения и видео так же — а иногда и лучше — чем человек. Этот курс поможет вам не просто понять основы CV, а глубоко изучить современные модели и научиться применять их в продакшене.
Что такое компьютерное зрение и зачем оно нужно
Компьютерное зрение обучает системы «видеть» и интерпретировать визуальные данные: определять объекты, отслеживать движение, распознавать лица, выделять области на изображении и даже читать текст. Это ключевая технология, лежащая в основе:
• автопилотов и беспилотных автомобилей;
• медицинской диагностики;
• систем видеонаблюдения и распознавания лиц;
• робототехники и автоматизации производства;
• инструментов разметки и анализа визуальных данных.
Главная цель — превращать пиксельные данные в структурированную информацию, принимая решения на основе визуального контекста.
Чему вы научитесь на буткемпе
В рамках курса вы разберёте современные архитектуры компьютерного зрения, включая Vision Transformers и модель сегментации SAM от Meta, а также научитесь применять их в реальных проектах.
Ключевые навыки и компетенции
• Глубоко понимать, как Vision Transformers обрабатывают изображения.
• Разбирать устройство и математику механизма attention.
• Использовать Meta SAM для сегментации по текстовым запросам.
• Визуализировать результаты, проводить оценку качества сегментации.
• Комбинировать модели детекции и сегментации в единые пайплайны.
• Создавать масштабируемые CV‑проекты на Python.
• Развёртывать модели компьютерного зрения в AWS.
• Проектировать продакшен‑готовые AI-системы под реальные продукты.
Практическая направленность курса
Курс сфокусирован на применении технологий: каждое занятие завершается практическим заданием, а итогом станет полноценный CV‑проект, готовый к развёртыванию в продакшен.
Индустриальные инструменты и фреймворки
• PyTorch и TensorFlow;
• Hugging Face Transformers;
• OpenCV и torchvision;
• инструментарий для работы с сегментацией и детекцией;
• AWS S3, Lambda, EC2 для продакшена моделей.
Результат обучения
По завершении буткемпа вы не только поймёте, как устроены современные модели компьютерного зрения, но и сможете самостоятельно строить, оптимизировать и разворачивать полноценные CV‑системы в облачной инфраструктуре.
Дмитрий К. –
Как практикующий разработчик, я искал курс, который даст не только теорию, но и покажет, как развёртывать модели в AWS. Здесь это есть: мы собирали пайплайн из детекции и сегментации и визуализировали результаты. Единственное, хотелось бы больше примеров на Python, но в целом отлично.
Елена –
Курс помог мне разобраться с Vision Transformers и механизмом attention — раньше это казалось чем-то непонятным. Особенно понравилась практика с Meta SAM: мы делали сегментацию по текстовым запросам, и это работает даже на сложных изображениях. Продолжительность 6 часов, но материал плотный, без воды.