Чему вы научитесь
- В основных разделах курса вы изучите:
- 1. Введение в компьютерное зрение
- • Основные задачи (классификация, детекция объектов, сегментация).
- • История и развитие технологий.
- 2. Работа с изображениями
- • Основы цифровой обработки изображений.
- • Форматы данных, преобразования, фильтрация.
- 3. Машинное обучение в компьютерном зрении
- • Использование алгоритмов классификации и регрессии.
- • Основы работы с библиотеками OpenCV, Scikit-learn и NumPy.
- 4. Сверточные нейронные сети (CNN)
- • Принципы работы CNN.
- • Архитектуры популярных моделей (VGG, ResNet).
- • Обучение моделей на собственных данных.
- 5. Практическое применение
- • Детекция объектов (YOLO, SSD).
- • Сегментация изображений (UNet).
- • Построение приложений для анализа видео и изображений.
- 6. Инструменты и библиотеки
- • TensorFlow, PyTorch для глубокого обучения.
- • OpenCV для обработки изображений.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Для успешного освоения курса "Компьютерное зрение" рекомендуется иметь следующие базовые знания и навыки:
1. Базовые знания программирования:
• Уверенное владение Python (обработка данных, функции, циклы, работа с библиотеками и т.д.).
• Знание основ объектно-ориентированного программирования будет плюсом.
2. Математика:
• Основы линейной алгебры (матрицы, векторы, операции с ними).
• Понимание основ математического анализа (производные, градиенты).
• Знание вероятности и статистики.
3. Основы машинного обучения:
• Базовое понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения.
• Знание основ работы нейронных сетей будет преимуществом, но не обязательно.
4. Работа с библиотеками Python:
• Опыт работы с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib.
• Начальные навыки работы с TensorFlow или PyTorch (желательно, но не обязательно).
5. Английский язык:
• Уровень чтения технической документации (многие библиотеки и статьи на английском языке).
Преподаватели курса
1 364
Как проходит обучение
• Лекции — теоретическая база (теоретический блок изложен в емком презентационном материале).
• Практические занятия — работа с кодом и реальными задачами (4 кейса).
• Тест для самопроверки.
Что вы получите
- 1. Практические навыки в области компьютерного зрения
- • Обработка изображений и видео:
- • Умение работать с изображениями (обрезка, фильтрация, преобразования, работа с цветами).
- • Навыки работы с видео (анализ кадров, извлечение информации, трекинг объектов).
- • Работа с библиотеками:
- • Уверенное использование OpenCV для обработки изображений и видео.
- • Знание популярных фреймворков для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch).
- • Реализация моделей компьютерного зрения:
- • Построение и обучение моделей для задач классификации, детекции объектов и сегментации.
- 2. Умение решать прикладные задачи
- • Решение задач, востребованных в реальных проектах:
- • Распознавание объектов на изображениях и видео .
- • Сегментация изображений (выделение объектов или областей на изображении).
- • Оптическое распознавание символов (OCR) для работы с текстом на изображениях.
- • Применение методов аугментации данных для улучшения моделей.
- 3. Понимание современных технологий
- • Знание ключевых алгоритмов и архитектур:
- • Convolutional Neural Networks (CNN) — основы свёрточных нейронных сетей.
- • Современные архитектуры (ResNet, EfficientNet, YOLO, U-Net и другие).
- • Понимание работы transfer learning (обучение на основе предварительно обученных моделей).
- • Использование GAN (Generative Adversarial Networks) для генерации изображений.
- • Навыки оптимизации моделей:
- • Умение работать с большими данными и ускорять обучение моделей.
- • Использование GPU для вычислений.
- 4. Возможность работать над реальными проектами
- • Создание собственного портфолио:
- • Итоговый проект курса станет частью вашего портфолио.
- • Вы сможете продемонстрировать свои навыки работодателям или использовать проект для старта собственного бизнеса.
- • Возможность участвовать в реальных проектах:
- • После курса вы будете готовы к участию в проектах в области иску