Программирование [SkillBox] Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: SkillBox​

Название: Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям​

Продолжительность: 24 ч 5 мин 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.

СКАЧАТЬ: