Специальная цена
Компьютерное зрение
29 января 2024
4 месяца
Онлайн
Пн/Ср 20:00 Мск
Для кого этот курс?
Для студентов профильных ВУЗов, программистов и специалистов Data Science, которые:
- Хотят научиться решать задачи в области Computer Vision
- Уже знакомы с Deep Learning и нейронными сетями, и хотят расширить свои знания
- И просто тем, кому нравится работать с визуальной информацией (изображения, фотографии, видео, 3д-сцены)
Курс позволит овладеть практическими навыками решения задач Computer Vision. Вы узнаете как применять современные методы Deep Learning, а также классические алгоритмы, для решения задач связанных с обработкой, анализом и генерацией изображений, видео и трехмерных сцен, а также научитесь обучать, тестировать и оптимизировать модели нейронных сетей для решения этих задач, что откроет вам новые карьерные горизонты в области Computer Vision.
Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на роли, требующие профессиональных навыков в разработке систем Computer Vision.
Необходимые знания:
- Базовое знакомство с Python
- Базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)
- Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)
Что даст вам этот курс?
Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки. По ходу курса вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения таких задач как:
- Классификация и сегментация изображений
- Детекция и отслеживание объектов на видео
- Обработки и анализа трехмерных сцен
- Распознавание лиц и людей по силуэту
- Генерация и реконструкция изображений
- Описание действий, происходящих на видео
- Оптимизация и ускорение работы нейросетей
- Развертывание моделей в продакшн
Во время курса вы:
- Узнаете о классических алгоритмах и методах в Computer Vision
- Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетей
- Пройдете эволюционный путь от сверточных сетей, таких как ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT
- Попрактикуетесь работать с Deep Learning фреймворками – PyTorch 2.0 и HuggingFace, а также с библиотеками компьютерного зрения – OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics.
- Научитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данных
- Узнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO
- Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техник
- Узнаете как распознавать лица с высокой степенью точности
- Познакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видео
- Получите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сцены
- Попрактикуетесь с генерацией изображений и видео при помощи генеративных и диффузионных моделей нейросетей
- Поймете как работает знаменитый генератор изображений Midjourney
- Узнаете как перенести стили известных художников на свои фотографии
- Научитесь ускорять и оптимизировать работу нейронных сетей
- Попрактикуйтесь развертывать свою модель на сервере
- Создадите свой выпускной проект под присмотром ментора
Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании! И, конечно, подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы
Процесс обучения
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время. Вам будут помогать и делиться опытом наши преподаватели и менторы, которые являются практикующими специалистами в области Computer Vision.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания, а также разработаете свой выпускной проект по той теме, которая вам интересна!
Итогом вашего обучения станет защита вашего проекта, который вы сможете демонстрировать потенциальным работодателям, или же продолжите развивать его как свой пет-проект. По окончанию обучения вы также получите все необходимые сертификаты.
Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работой.Эксперты
Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход.
Трудоустройство
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы - Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Работодатели курса
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда.
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии.
Активное комьюнити
Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов.
Программа
От основ к современным архитектурам
• Сверточные нейронные сети и их эволюция • Трансформеры • Автоэнкодеры • Подготовка и аугментация данных • Классические методы CV и фреймворки
Тема 1: Компьютерное зрение: задачи, инструменты и программа курса
Тема 2: Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг
Тема 3: Эволюция сверточных сетей: AlexNet->EfficientNet
Тема 4: OpenCV / Kornia: Классические подходы / DNN
Тема 5: Подготовка и аугментация данных
Тема 6: Автокодировщики и автокодирование
Тема 7: Трансформеры в CV
Детекция, сегментация, распознавание
• Решаем стандартные задачи компьютерного зрения • Детектируем и отслеживаем объекты на изображениях • Оцениваем позу • Детектируем и распознаем лица
Тема 1: Object detection 1. Постановка задачи, метрики, данные, R-CNN
Тема 2: Landmarks: Facial landmarks: PFLD, stacked hourglass networks(?), Deep Alignment Networks (DAN)
Тема 3: Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning
Тема 4: Object detection 2. Mask-RCNN, YOLO, RetinaNet
Тема 5: Pose estimation
Тема 6: Face recognition
Тема 7: Сегментация + 3D-сегментация
Тема 8: Object tracking
Тема 9: Выбор темы и организация проектной работы
Генеративные модели, работа с видео и геометрией сцены
• Генерируем картинки • Изменяем стиль изображение • Работаем с видео и ищем совершенные действия • Решаем геометрические задачи
Тема 1: Neural Style Transfer
Тема 2: Диффузионные модели: базовая теория
Тема 3: Диффузионные модели: Stable diffusion и другие
Тема 4: Геометрические методы в компьютерном зрении
Тема 5: GANs 1. Фреймворк, условная генерация и super-resolution
Тема 6: GANs 2. Обзор архитектур
Тема 7: Action recognition и 3d для видео
Оптимизация моделей и подготовка к продакшену
- Оптимизация инференса нейросетей - Подготовка моделей к продакшену
Тема 1: Методы оптимизации сетей: prunning, mixint, quantization
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 2: TensorRT и инференс на сервере
Тема 3: Защита проектных работ
Дополнительный модуль: Нейронные сети
Тема 1: От нейрона к нейронной сети
Тема 2: Градиентный спуск и backpropagation
Тема 3: Переобучение и регуляризация
Тема 4: Взрыв и затухание градиентов
Дополнительный модуль: Python
Лекции предоставляются в записи для знакомства с языком Python
Тема 1: Python и Kaggle
Тема 2: Логрегрессия на pytorch
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
В течение всего курса вы будете работать над индивидуальным проектом. Будет предложено несколько вариантов на выбор:
- Удаление объектов с фото
- Выделение описания фото из текста
- Поиск/удаление брендов на фото/видео
- Генерация персонального аватара в заданном стиле
- Озвучивание видео
- Ваш проект на выбор
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Прошедшие
мероприятия
Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 3 дня
Результаты тестирования будут отправлены вам на email, указанный при регистрации.
Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Отзывы
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса, дoполнительные материалы, финальный проект для добавления в портфолио)
- Создадите своё портфолио проектов, которое поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса
Компьютерное зрение
Стоимость в рассрочку со скидкой
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно