Специалист по компьютерному зрению ★ 4.947

Программа состоит из четырех курсов: "Практический Deep Learning", "Современное компьютерное зрение", "Генеративные модели компьютерного зрения" и "Super Resolution: Основы и Практика". Прохождение курсов программы позволит слушателям погрузиться в основные алгоритмы и концепции глубинного обучения, а после этого освоить подходы классического и современного Computer Vision - и в теории, и на практике.

Курс подойдет как новичкам в области Deep Learning, так и тем, кто уже знаком с глубинным обучением, но хочет освежить и расширить свои знания, а также с головой погрузиться в область современного компьютерного зрения.

• Знание классического курса машинного обучения (рекомендуем к прохождению курс Практический Machine Learning)
• Твердое знание математики на уровне школьной программы (желательно знание математики первых курсов бакалавриата)

Курсы специализации нужно проходить в определенной последовательности:

• Сначала слушатели проходят "Практический Deep Learning", чтобы освоить основные алгоритмы современного глубинного обучения и получить практический опыт создания и обучения нейронных сетей с использованием фреймворка PyTorch
• Затем слушатели проходят курс "Современное компьютерное зрение", в котором основной материал дается в видеостепах с текстовыми комментариями
• В курсе "Современное компьютерное зрение" слушатели выполнят итоговое проектное задание: обработают Real-time видео поток и решат задачи детекции и трекинга, используя для этого современные архитектуры нейронных сетей из области Computer Vision
• Затем слушатели перейдут к курсу "Генеративные модели компьютерного зрения" и познакомятся с современными архитектурами для генерации изображений, в частности, с Stable Diffusion и Janus Pro от DeepSeek
• Затем слушатели смогут изучить курс, посвященный интересной прикладной задаче из области computer vision - Super Resolution. В завершение этого курса учащиеся смогут посоревноваться друг с другом, решая задачу на платформе Kaggle!