Программирование [OTUS] Компьютерное зрение (Часть 1-4) (2020)

[☯︎ 𝖙𝖗𝖟 ⁿˣᵗ 𝖙𝖎𝖒𝖊︻╦╤]

Продолжительность31 ч 59 мин Количество уроков20 Видео ЯзыкРусский Вес архива2,27 ГБ

Автор: OTUS​

Название: Компьютерное зрение (Часть 1-4) (2020)​

ОНЛАЙН ВИДЕО УРОКИ: ТОЛЬКО ДЛЯ PROMAX!

Курс «Компьютерное зрение (Часть 1–4)» — это практическое погружение в современные методы анализа изображений и видео. Занятия построены так, чтобы вы освоили ключевые алгоритмы CV, научились работать с нейросетями и смогли применять полученные навыки в реальных индустриальных задачах.

Чему вы научитесь на курсе

Программа последовательно проводит вас через весь цикл разработки решений в области компьютерного зрения — от постановки задачи до внедрения модели в продакшн.

Ключевые навыки

• Проектирование архитектур и выбор методов машинного обучения для задач CV.
• Построение и проверка прототипов, работа с гипотезами и метриками качества.
• Подготовка моделей к реальному использованию, оптимизация и деплой.

Практические задачи, которые вы будете решать

• Классификация и сегментация изображений.
• Детекция объектов на статичных изображениях.
• Трекинг объектов и анализ видеопотока.
• Генерация изображений и атаки на обученные модели.
• Применение computer vision для 3D-объектов.

Какие инструменты вы освоите

Курс уделяет особое внимание фундаментальным библиотекам, которые используются ведущими специалистами компьютерного зрения.

• PyTorch — обучение глубоких нейросетей и построение кастомных моделей.
• TensorFlow — разработка и оптимизация нейронных сетей.
• OpenCV — работа с изображениями, видео и классическими алгоритмами CV.

Формат обучения

Материал подается через лекции, разборы примеров и практические задания. Каждый модуль направлен на получение конкретного результата, который вы сможете применить в собственных проектах.

Акцент на практику

Все задачи выполняются на реальных датасетах, а итоговые проекты приближены к индустриальным требованиям. Вы научитесь не только обучать модели, но и доводить их до стабильной работы в продакшн-среде.

Кому подойдет этот курс

• Начинающим специалистам ML и CV, которые хотят получить системную базу.
• Разработчикам, стремящимся расширить компетенции в области глубокого обучения.
• Инженерам, которые работают с изображениями, данными и автоматизацией.

Результат обучения

К концу курса вы будете уверенно использовать современные методы компьютерного зрения, понимать устройство нейросетевых моделей и сможете самостоятельно создавать, улучшать и внедрять решения для анализа изображений и видео.

СКАЧАТЬ: