Компьютерное зрение

★★★★★ (394 отзыва)
32,999₽

Комплексный курс по компьютерному зрению, охватывающий все аспекты работы с изображениями и видео. От классификации изображений до создания систем распознавания лиц и детекции объектов в реальном времени.

Длительность: 14 недель
Уровень: Продвинутый
Сертификат: Да
GPU-сервер в облаке

О курсе

Курс посвящен одной из самых динамично развивающихся областей AI - компьютерному зрению. Вы научитесь создавать системы, способные понимать и анализировать визуальную информацию, от простой классификации до сложных задач детекции и сегментации.

Что вы изучите:

  • Основы обработки изображений с OpenCV
  • Сверточные нейронные сети для CV
  • Классификация изображений
  • Детекция объектов (YOLO, R-CNN, SSD)
  • Семантическая сегментация
  • Распознавание лиц и эмоций
  • Трекинг объектов в видео
  • 3D-реконструкция и глубина изображения

Для кого этот курс:

  • Computer Vision инженеры
  • ML-специалисты, работающие с изображениями
  • Разработчики систем видеонаблюдения
  • Исследователи в области CV

Программа курса

Модуль 1: Введение в компьютерное зрение

Основы обработки изображений, OpenCV, фильтры, трансформации

Модуль 2: CNN для компьютерного зрения

Архитектуры CNN, классические модели (VGG, ResNet, Inception)

Модуль 3: Классификация изображений

Transfer Learning, fine-tuning, data augmentation

Модуль 4: Детекция объектов

YOLO, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet

Модуль 5: Семантическая сегментация

FCN, U-Net, Mask R-CNN, сегментация экземпляров

Модуль 6: Распознавание лиц

Face detection, face recognition, эмоции, Face-ID системы

Модуль 7: Видеоаналитика

Трекинг объектов, анализ движения, обработка видеопотоков

Модуль 8: Продвинутые темы

3D-реконструкция, оценка глубины, OCR, генерация изображений

Отзывы студентов

Игорь Соколов ★★★★★

Один из лучших курсов по CV на русском языке. Реализовал систему детекции объектов для своего стартапа.

Наталья Федорова ★★★★★

Очень практичный курс! Особенно понравились модули по детекции и сегментации. Материал актуальный и хорошо структурирован.

Виктор Орлов ★★★★★

После курса получил повышение на работе. Знания сразу применил в production проекте по видеоаналитике.