Курс на Stepik
Обложка курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» на Stepik
Бесплатно

Основы компьютерного зрения: мир глазами машины ★ 4.667

Открыть на
STEPIK.ORG

Данный курс - это краткий открытый вводный курс по компьютерному зрению. Слушатели познакомятся с миром компьютерного зрения и узнают, как машины «видят» изображения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Учеников на курсе 5 303
Сертификаты, выданные на курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Отзывов получено 24
Рейтинг курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Рейтинг курса 4.667
Уроки в курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Количество уроков 16
Тесты в курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Количество квизов 43
Время прохождения курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Время прохождения курса —
Обновления курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» 5 разделов Уроки в курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» 16 уроков Тесты в курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» 43 теста Время прохождения курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» 6 ч. Последнее обновление курса «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» обн. 1 год назад

1. О курсе

3 урока
Закрытый
1.1 О курсе ↗
4 279
2 054
1м 55с
34
Закрытый
1.2 Тестирование по анализу данных ↗
2 273
525
8м 59с
24
Закрытый
1.3 Тестирование по Python ↗
1 291
586
5м 51с
21

2. Введение в Deep Learning и Computer Vision

6 уроков
Закрытый
2.1 Структура и материалы модуля ↗
1 268
643
94м 18с
34
Открытый
2.2 Мотивация использования нейронных сетей, полносвязные сети ↗
771
363
14м 23с
15
Открытый
2.3 Полносвязные сети. Функции активации ↗
598
265
13м 3с
10
Открытый
2.4 Примеры использования нейронных сетей ↗
506
319
4м 10с
11
Открытый
2.5 Домашнее задание - 1 (основы нейронных сетей) ↗
564
226
12м 25с
9
Закрытый
2.6 Домашнее задание - 2 (свертки) ↗
436
215
1м 6с
7

3. Введение в PyTorch и классификация изображений

3 урока
Закрытый
3.1 Знакомство с PyTorch ↗
1 338
941
8м 25с
28
Закрытый
3.2 Сверточные нейронные сети и классификация изображений в PyTorch ↗
465
310
86м 10с
16
Закрытый
3.3 Домашнее задание - 3 ↗
1 171
767
20м 43с
23

4. Основы детекции

2 урока
Закрытый
4.1 Классический подход к детекции изображений ↗
426
227
83м 58с
9
Закрытый
4.2 Современный подход к детекции ↗
389
199
44м 51с
9

5. Соревнование

2 урока
Закрытый
5.1 Описание соревнования ↗
367
253
0м 24с
6
Закрытый
5.2 Что дальше? ↗
345
255
2м 48с
8