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

набор закрыт

C 9 ноября по 31 марта

Результат курса

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

Блок 2

Посмотреть темы занятий

Изображение. Классические методы в CV

Современные архитектуры CNN

Построение эффективного пайплайна обучения сети

Vision transformers, CLIP

Сегментация изображений, SAM

Блок 1 | Темы занятий

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

Современные детекторы объектов

Key-point/pose estimation

Face recognition / re-iIdentification / iImage retrieval

Single object tracking (SOT)

Multi-object tracking (MOT)

Optical character recognition (OCR)

SOTA self-supervised learning

Блок 2 | Темы занятий

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

Ускорение и инференс моделей

Vision language models (VLMs)

Action recognition

2.8

2 пары в неделю

По понедельникам и четвергам

19:00—20:20

Длительность

Длительность 3,5 месяца

с перерывом на новогодние каникулы

Как проходит обучение

Две пары в неделю: лекция и семинар. Преподаватель всегда офлайн. А ты можешь выбрать удобный для себя вариант посещения

Вариант 1

Учиться офлайн в кампусе ЦУ на м. «Маяковская»

Вариант 2

Подключаться к парам онлайн

Вариант 3

Миксовать онлайн и офлайн-форматы

У тебя останутся

Записи и презентации леĸций и семинаров

Дополнительные материалы для самостоятельного изучения

Стоимость обучения

1 курс

100 000 ₽

Скидка 20%

2 курса

~~200 000₽~~

160 000 ₽

Скидка 25%

4 курса

~~400 000₽~~

300 000 ₽

Скидка 20%

3 курса

~~300 000₽~~

240 000 ₽

Посмотреть другие курсы