Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

(4.9 из 5 на основе 198 отзывов)

Специализированный курс, посвященный компьютерному зрению. Научитесь создавать системы распознавания объектов, анализа изображений и видео с применением современных нейросетевых архитектур.

29 990 ₽

Что входит в курс:

  • 14 недель специализированного обучения
  • 112 видеоуроков по Computer Vision
  • OpenCV, TensorFlow, PyTorch
  • 10 практических проектов
  • Работа с real-time видео
  • Техническая поддержка экспертов
  • Сертификат специалиста CV

О курсе

Компьютерное зрение - одно из самых востребованных направлений в AI с широчайшим спектром применения: от беспилотных автомобилей до медицинской диагностики. Наш курс дает глубокие знания в этой области и учит создавать практические решения.

Вы научитесь работать с изображениями на всех уровнях: от базовой обработки и фильтрации до создания сложных систем распознавания с использованием глубоких нейронных сетей. Освоите ключевые библиотеки OpenCV, PIL, а также фреймворки TensorFlow и PyTorch для построения CV-моделей.

Курс включает разработку систем детекции объектов, семантической сегментации, трекинга в видео, распознавания лиц и жестов. Вы создадите портфолио из 10 проектов, включая real-time приложения для анализа видеопотоков.

Программа курса

Модуль 1: Основы обработки изображений (3 недели)

  • Работа с изображениями в Python
  • OpenCV: основы и продвинутые техники
  • Фильтры и трансформации
  • Детекция краев и контуров

Модуль 2: Классические методы CV (3 недели)

  • Дескрипторы признаков: SIFT, SURF, ORB
  • Histogram of Oriented Gradients (HOG)
  • Cascade классификаторы
  • Оптический поток и трекинг

Модуль 3: Нейросетевые подходы (5 недель)

  • CNN для классификации изображений
  • Object Detection: YOLO, SSD, Faster R-CNN
  • Семантическая и instance сегментация
  • Keypoint Detection и Pose Estimation

Модуль 4: Специализированные задачи (3 недели)

  • Распознавание лиц и эмоций
  • Анализ видеопотоков в реальном времени
  • 3D Computer Vision
  • Развертывание CV-систем

Требования к студентам

Необходимые навыки:

  • Знание Python на среднем уровне
  • Базовое понимание машинного обучения
  • Знакомство с основами нейронных сетей
  • Понимание линейной алгебры

Технические требования:

  • Компьютер с GPU (рекомендуется для ускорения обучения)
  • Минимум 12 GB оперативной памяти
  • Веб-камера для некоторых практических заданий
  • Стабильное интернет-соединение

Рекомендуемое время на обучение:

Для эффективного освоения материала рекомендуется выделять 12-18 часов в неделю на изучение теории, выполнение практических заданий и работу над проектами.