Курс на Stepik

Обложка курса «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов» на Stepik

10 000 ₽

YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Компьютерное зрение с нуля: девять модулей от первого запуска YOLO до собственной архитектуры. Через 60–120 минут после старта нейросеть детекции объектов заработает на вашем компьютере. Дальше — свой набор данных, обучение локально и в облаке, метрики качества, веб- и настольное приложение, теория и защита. Итог: портфолио из трёх проектов, сертификат Stepik, мастер-классы с автором и пожизненный доступ ко всем будущим модулям. Часть уроков открыта бесплатно.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	23
Сертификатов выдано	3
Отзывов получено	2
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	64
Количество квизов	218
Количество задач с кодом	85
Время прохождения курса	4 ч.	—
Стоимость курса	10 000 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	15 сентября 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

9 разделов Уроки в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

Уроки в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

64 урока Тесты в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

Тесты в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

218 тестов Задачи в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

Задачи в курсе «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

85 задач Время прохождения курса «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

Время прохождения курса «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

4 ч.

Последнее обновление курса «YOLO компьютерное зрение: от первого запуска до своих проектов»

обн. 15 сентября 2026

На старт, внимание, YOLO!

16 уроков

1. Разогреваемся. Проходим тесты, пишем код ↗

2. Интервью: кто я, слушатель курса? ↗

3. Курс на YOLO: что будем делать? ↗

4. Как работают закрытые мастер-классы? ↗

5. Превью мастер-классов ↗

6. Устанавливаем Miniconda ↗

7. Создаём окружение conda ↗

8. Настраиваем Jupyter Notebook ↗

9. Устанавливаем YOLO для CPU ↗

10. Устанавливаем YOLO для GPU ↗

11. Подготавливаем код и директории ↗

12. Запускаем YOLO. Базовая Задача Распознавания ↗

13. Запускаем YOLO. Поиск Изображения ↗

14. Запускаем YOLO. Автомобильные Номерные Знаки ↗

15. Ваши результаты ↗

16. Вопросы для собеседования ↗

Находим и подготавливаем набор данных

6 уроков

1. Что такое YOLO формат? ↗

2. Подготавливаем код и директории ↗

3. Скачиваем готовый набор данных ↗

4. Структурируем файлы набора данных ↗

5. Как проверить набор данных? ↗

6. Как YOLO аугментирует изображения? ↗

Обучаем YOLO на своём ноутбуке

3 урока

1. Подготавливаем код и директории ↗

2. Перепроверяем структуру файлов набора данных ↗

3. Запускаем обучение YOLO локально ↗

Обучаем YOLO на облаке

4 урока

1. Подготавливаем код и директории ↗

2. Подготавливаем архив с помощью архиватора ↗

3. Подготавливаем архив с помощью кода ↗

4. Запускаем обучение YOLO на облаке ↗

Тестируем YOLO после обучения

3 урока

1. Подготавливаем код и директории ↗

2. Подготавливаем весовые коэффициенты ↗

3. Запускаем тестирование YOLO ↗

Подготовка к аспирантуре, собеседованию и защите

5 уроков

1. Что ожидать в Модуле 8 ↗

2. Как запоминать к устному экзамену ↗

3. Искусственная нейронная сеть, перцептрон, типы сетей ↗

4. Стохастический градиент, обратное распространение ↗

5. Свёрточные нейронные сети (CNN) ↗

Собираем веб-приложение со своей моделью

0 уроков

Собираем настольное приложение со своей моделью

0 уроков

Встраиваем свою архитектуру в YOLO

0 уроков