Сколько стоит курс «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»?

Стоимость курса составляет 3890.00 рублей

Какой рейтинг у курса «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 0 учеников.

Где можно пройти курс «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/290516.

Курс на Stepik

Обложка курса «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов» на Stepik

3 890 ₽

Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов ★ 0.000

Name: Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов
Price: 3890.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	0
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	47
Количество квизов	545
Количество задач с кодом	14
Стоимость курса	3 890 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	14 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»

10 разделов Уроки в курсе «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»

47 уроков Тесты в курсе «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»

545 тестов Задачи в курсе «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»

14 задач Последнее обновление курса «Компьютерное зрение с нуля до реальных проектов»

обн. 14 августа 2026

Введение в компьютерное зрение

4 урока

1. Что такое компьютерное зрение и где оно применяется ↗

2. NumPy для работы с изображениями ↗

3. OpenCV: чтение, запись и отображение изображений ↗

4. Цветовые пространства RGB, BGR, HSV, LAB ↗

Обработка изображений

4 урока

1. Фильтрация и подавление шума ↗

2. Свертки и выделение границ ↗

3. Бинаризация изображений ↗

4. Морфологические операции ↗

Признаки и геометрия

4 урока

1. Контуры и ключевые точки ↗

2. SIFT, ORB, HOG - извлечение признаков в компьютерном зрении ↗

3. Преобразование Хафа ↗

4. Аффинные и перспективные преобразования ↗

Основы глубокого обучения

6 уроков

1. Введение в нейронные сети ↗

2. Тензоры и вычисления в PyTorch ↗

3. Аугментация данных ↗

4. Dataset и DataLoader ↗

5. Обучение первой модели ↗

6. Метрики качества ↗

Сверточные нейронные сети

8 уроков

1. Принципы работы CNN ↗

2. Свертки, карты признаков и пулинг ↗

3. Batch Normalization и Dropout ↗

4. Архитектура LeNet ↗

5. Архитектура AlexNet ↗

6. Архитектура VGG ↗

7. Архитектура ResNet ↗

8. Практика классификации изображений ↗

Современные архитектуры

5 уроков

1. Transfer Learning ↗

2. MobileNet ↗

3. EfficientNet и EfficientNetV2 ↗

4. ConvNeXt ↗

5. Vision Transformer (ViT) ↗

Детекция объектов

3 урока

1. Основы детекции объектов ↗

2. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN ↗

3. Семейство YOLO (v5–v11) ↗

Сегментация изображений

4 урока

1. Семантическая и Instance Segmentation ↗

2. Архитектура U-Net ↗

3. DeepLabV3+ ↗

4. Mask R-CNN ↗

Работа с видео и трекинг

7 уроков

1. Основы обработки видео ↗

2. OpenCV VideoCapture ↗

3. Алгоритмы трекинга ↗

4. DeepSORT ↗

5. ByteTrack ↗

6. Оценка качества трекинга ↗

7. Практика: детекция и трекинг в реальном времени ↗

Итоговый проект

2 урока

1. Итоговая задача ↗

2. Обратная связь ↗