Чему вы научитесь
- Работать с изображениями и видеопотоками с помощью Python и OpenCV
- Применять методы обработки изображений: фильтрацию, бинаризацию и морфологические операции
- Извлекать признаки изображений и использовать алгоритмы компьютерного зрения
- Разрабатывать модели глубокого обучения для анализа изображений
- Создавать и обучать сверточные нейронные сети CNN
- Использовать Transfer Learning и современные архитектуры нейронных сетей
- Реализовывать классификацию, детекцию и сегментацию объектов
- Работать с моделями YOLO для обнаружения объектов в реальном времени
- Создавать системы трекинга объектов с использованием DeepSORT и ByteTrack
- Оценивать качество моделей компьютерного зрения с помощью современных метрик
- Разрабатывать полноценные проекты компьютерного зрения на Python
О курсе
Курс по компьютерному зрению на Python: от обработки изображений и OpenCV до создания современных AI-систем на основе нейронных сетей. Вы изучите CNN, YOLO, сегментацию, детекцию объектов, трекинг видео и реализуете реальные проекты с использованием актуальных технологий машинного обучения.
Для кого этот курс
Начинающих разработчиков Python, которые хотят освоить искусственный интеллект и компьютерное зрение
Студентов технических специальностей, изучающих машинное обучение и анализ данных
Data Scientist и ML-инженеров, желающих расширить навыки работы с изображениями
Разработчиков, которые хотят создавать системы распознавания объектов, анализа видео и автоматизации процессов
Всех, кто хочет перейти от изучения алгоритмов к созданию реальных AI-проектов
Курс будет полезен в ситуациях, когда необходимо анализировать изображения, распознавать объекты, обрабатывать видео или создавать интеллектуальные системы.
Начальные требования
Базовые знания Python
Понимание основных конструкций программирования: переменные, условия, циклы, функции
Начальные знания линейной алгебры и математики будут преимуществом
Желание изучать машинное обучение и искусственный интеллект
Преподаватели курса
555
Как проходит обучение
Обучение построено по принципу «от теории к практике».
Каждая тема включает объяснение основных концепций, разбор алгоритмов и практическую реализацию на Python.
В процессе обучения учащиеся создают программы обработки изображений, обучают нейронные сети, работают с современными моделями компьютерного зрения и выполняют практические задания.
Финальная часть курса посвящена созданию собственного проекта с использованием изученных технологий.
Что вы получите
- Навыки разработки систем компьютерного зрения на Python
- Практический опыт работы с OpenCV, PyTorch и YOLO
- Понимание современных алгоритмов глубокого обучения
- Умение создавать модели классификации, детекции и сегментации объектов
- Опыт разработки систем трекинга объектов в реальном времени
- Практические проекты для портфолио
- Знания, востребованные в области искусственного интеллекта и машинного обучения
- Сертификат о прохождении курса подтверждает освоение технологий компьютерного зрения и разработки AI-проектов на Python
Нагрузка
3-4 часа в неделю