Технологии компьютерного зрения повсюду: от Face ID до обработки КТ-снимков. На курсе ты познакомишься с современными способами обработки изображений и видео, узнаешь о современных методах глубокого обучения и научишься решать самые разные практические задачи
Ты сможешь самостоятельно формулировать и решать задачи обработки изображений и видео с помощью state-of-the-art-подходов. В том числе выстраивать многошаговые решения для сложных задач (например, распознавания лиц), которые возникают в работе CV-инженера
Фича курса
Курс ведут практикующие эксперты, которые много лет создают продукты на основе компьютерного зрения
Преподаватели
Head of research projects в VisionLabs
Автор курса Computer Vision в karpov. courses
Экс-лектор курса Computer Vision на ФКН НИУ ВШЭ
Экс-семинаристка по DL в Ozon Masters
Анастасия Белозёрова
Победитель Rosneft Challenge 2021
Победитель Machines Can See 2022
Дмитрий Гаус
Выпускник МФТИ и Сколтеха
CV engineer в команде Облака Mail.ru
Владимир Черный
Программа
В первой части курса ты будешь исследовать базовые задачи компьютерного зрения:
углубишь свои знания по темам классификации, сегментации и детекции;
познакомишься с классической обработкой изображений, техниками эффективного обучения, трансформерными моделями и задачей key-point estimation
Блок 1
Вторая часть курса будет посвящена более высокоуровневым задачам, которые не решить какой-то одной моделью, и более продвинутым подходам в CV. В этом блоке мы разберем:
как устроены алгоритмы распознавания лиц, текста и действий;
как сделать трекинг объектов на видео;
из чего состоят мультимодальные сети;
как подготовить сеть для эффективного инференса в продукте