Компьютерное зрение | OTUS
👋 Канал OTUS в Telegram!
Посты от приглашенных гостей из IT-тусовки, полезные статьи, подборки вакансий от партнеров ➞
Подробнее

Курсы

Программирование
Архитектор программного обеспечения Архитектура и шаблоны проектирования Архитектор высоких нагрузок Backend-разработчик на PHP
-30%
Scala-разработчик
-30%
Алгоритмы и структуры данных
-30%
Разработчик на Spring Framework
-20%
Разработчик Golang
-25%
C# ASP.NET Core разработчик
-25%
iOS-разработчик. Базовый курс
-25%
Android-разработчик. Базовый курс PostgreSQL Framework Laravel Разработчик Java Fullstack разработчик JavaScript Android-разработчик. Продвинутый курс Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Разработчик игр на Unity Vue.js разработчик Agile Project Manager в IT Интенсив «Оптимизация в Java» Супер - практикум по использованию и настройке GIT
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Компьютерное зрение

Длительность обучения:

4 месяца

2 ак. часа в нед.

Что даст вам этот курс

Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты.
По ходу курса вы обучите нейросети для решения задач:
  • классификации и сегментации изображений

  • детекции объектов на изображениях

  • отслеживания объектов на видео

  • обработки трехмерных сцен

  • порождения изображений и атаки на обученные модели нейронных сетей

Также вы научитесь пользоваться основными фреймворками для создания нейросетей: PyTorch, TensorFlow и Keras.

Для кого этот курс?
Для специалистов в сфере Machine Learning, которые
  • Хотят специализироваться на Компьютерном зрении

  • Уже используют практики Deep Learning и хотят расширить и систематизировать знания


Курс позволит переключиться с классических задач машинного обучения, таких как кредитный скоринг, оптимизация CTR, детекция фрода и т.д, и попасть в развивающуюся область Data Science, где сейчас происходит все самое интересное и открываются новые карьерные горизонты.

Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на специальности, требующие профессиональных навыков разработки систем компьютерного зрения. В разных компаниях специальности называются по-разному, самые распространенные варианты: Deep learning engineer, Computer Vision Engineer, AI Research Engineer [Computer Vision, Machine Learning], программист-исследователь, Deep Learning/Computer Vision.


Чем курс отличается от других?

Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы

Углубленные знания и современные подходы к технологиям Computer vision

Завершенная проектная работа, которую можно добавить в портфолио

Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании!




Во время курса вы:
  • Будете работать с открытыми датасетами для различных задач Computer Vision

  • Разберетесь в принципах работы и вариантах сверточных и пулинг-слоев, в том числе, специфических для задач детекции и сегментации объектов.

  • Научитесь применять механизм внимания в сверточных сетях.

  • Узнаете, какие идеи лежат в основе современных сверточных сетей (MobileNet, ResNet, EfficientNet, etc.)

  • Разберетесь в DL-подходах к детекции объектов - изучите семейство R-CNN, реалтайм-детекторы: YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.

  • Научитесь решать задачу Deep Metric Learning с помощью сиамских сетей. Узнаете, что такое triplet loss, angular loss.

  • Получите опыт в решении задачи сегментации изображений: U-Net, DeepLab.

  • Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и Image segmentation, metric learning.

  • Будете работать с генеративными состязательными сетями. Поймете, как можно использовать GANs для состязательных атак и как реализовать super resolution GANs.

  • Научитесь запускать модели на сервере (tensorflow serving, TFX). Познакомитесь с фреймворками для оптимизации нейросетей для инференса на мобильных/embedded-устройствах: Tensorflow Lite, TensorRT.

  • Изучите архитектуры для определения Facial Landmarks: Cascade shape regression, Deep Alignment Network, Stacked Hourglass Network

Преподаватели

Артур Кадурин
Chief AI Officer Insilico Medicine
Антон Витвицкий
Kazendi Ltd., Senior Computer Vision Engineer
Михаил Степанов
Data Scientist Insilico Medicine
Роман Захаров
Senior data scientist в Райффайзенбанке
Евгения Ческидова
Deep Learning Engineer в Wolf3d, Таллин
Александр Никитин
Специалист по Machine Learning
В Mail.Ru Group был первым сотрудником в группе по анализу данных департамента рекламных технологий. После того, как группа выросла в отдел, возглавил группу сегментирования аудитории. Руководил и участвовал в проектах, связанных с анализом пользовательского поведения в рекламе, соцсетях, играх и т. д.

С 2016 года применяет методы глубокого обучения для научных исследований в области медицинской химии совместно с командой Insilico Medicine, где после успешного проекта занял должность директора по AI. В конце 2017 г. возглавил дочернюю компанию Insilico Taiwan в качестве исполнительного директора.

В 2008 году получил специальность математика и системного программиста в Кубанском Государственном Университете на Факультете Компьютерных Наук и Прикладной Математики, с 2013 года занимается машинным обучением.

Соавтор книги Глубокое обучение
Соавтор многочисленных научных публикаций: Google Scholar

Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению с опытом коммерческой разработки более 8 лет, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.

Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения, чьей задачей была реконструкция аватаров пользователей по селфи. В 2017 прошли Y-combinator и получили инвестиции. На сегодняшний день у приложения Mirror-AI уже более 30 млн скачиваний в сторах. С 2019 работает в британском стартапе Kazendi, в проекте HoloPortation. Цель проекта - все та же реконструкция 3D-аватаров, но уже для очков дополненной реальности HoloLens от Microsoft. С 2014 по 2017 также плотно занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы.

Занимался проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний, в том числе проектами по face detection, face recognition, pose estimation. Оптимизировал модели для запуска на портативных или маломощных устройствах.
Сейчас занимается глубоким обучением для разработки новых лекарственных препаратов.

Ранее учил талантливых школьников программированию, машинному обучению и программированию учебных моделей спутников.

Эксперт по анализу данных и машинному обучению. Специалист по компьютерному зрению, распознаванию изображений, трекингу и локализации объектов.

Работал в различных проектах, связанных с телекомом, видеонаблюдением, бухгалтерской сферой, юридической и банковской индустрией. Неоднократный участник отраслевых конференций, посвящённых технологиям программирования и машинному обучению. Проводит митапы, семинары, лекции и практики по технологиям машинного и глубокого обучения.

Область интересов: Deep Learning, CV, NLP, NER, Anomaly detection, Python

Образование: аспирантура кафедры общей информатики Самарского государственного аэрокосмического университета (СГАУ).

Специалист по глубокому обучению и аналитик данных с опытом. Работала в лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения в МФТИ и в «Тинькофф».

Занималась разработкой чат-ботов и глубоким обучением, связанным с методами обработки естественного языка. Преподавала курс по нейронным сетям и глубокому обучению в ВШЭ на факультете математики, а также курс по обработке естественного языка на образовательной платформе «Тинькофф». Кроме того, вела курсы в различных летних школах.

Около года занимается компьютерным зрением в стартапе Wolf3d. Сейчас работает над технологией восстановления 3Д-меша лица по одной фотографии. Главная сфера интересов в глубоком обучении в настоящий момент — работа с 3D-данными.

Образование: бакалавриат МФТИ по направлению «Прикладная математика и физика».

Разработчик и data scientist с 6-летним опытом. В данное время занимается консалтингом и аутсорсом по машинному обучению для компаний в России, Европе и Австралии. Работал ML-инженером в Яндексе.
Научные интересы касаются обработки естественного языка, построения векторных представлений для слов и текстов, тематического моделирования.

Образование: МФТИ (факультет инноваций и высоких технологий)

Машинное обучение и анализ данных преподает с 2015 года на курсах, летних школах и семинарах.
Александр получает огромное удовольствие от обучения людей и стремится делиться знаниями с сообществом.

Артур
Кадурин
Антон
Витвицкий
Михаил
Степанов
Роман
Захаров
Евгения
Ческидова
Александр
Никитин

Преподаватели

Артур Кадурин
Chief AI Officer Insilico Medicine
В Mail.Ru Group был первым сотрудником в группе по анализу данных департамента рекламных технологий. После того, как группа выросла в отдел, возглавил группу сегментирования аудитории. Руководил и участвовал в проектах, связанных с анализом пользовательского поведения в рекламе, соцсетях, играх и т. д.

С 2016 года применяет методы глубокого обучения для научных исследований в области медицинской химии совместно с командой Insilico Medicine, где после успешного проекта занял должность директора по AI. В конце 2017 г. возглавил дочернюю компанию Insilico Taiwan в качестве исполнительного директора.

В 2008 году получил специальность математика и системного программиста в Кубанском Государственном Университете на Факультете Компьютерных Наук и Прикладной Математики, с 2013 года занимается машинным обучением.

Соавтор книги Глубокое обучение
Соавтор многочисленных научных публикаций: Google Scholar

Антон Витвицкий
Kazendi Ltd., Senior Computer Vision Engineer
Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению с опытом коммерческой разработки более 8 лет, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.

Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения, чьей задачей была реконструкция аватаров пользователей по селфи. В 2017 прошли Y-combinator и получили инвестиции. На сегодняшний день у приложения Mirror-AI уже более 30 млн скачиваний в сторах. С 2019 работает в британском стартапе Kazendi, в проекте HoloPortation. Цель проекта - все та же реконструкция 3D-аватаров, но уже для очков дополненной реальности HoloLens от Microsoft. С 2014 по 2017 также плотно занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы.

Михаил Степанов
Data Scientist Insilico Medicine
Занимался проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний, в том числе проектами по face detection, face recognition, pose estimation. Оптимизировал модели для запуска на портативных или маломощных устройствах.
Сейчас занимается глубоким обучением для разработки новых лекарственных препаратов.

Ранее учил талантливых школьников программированию, машинному обучению и программированию учебных моделей спутников.

Роман Захаров
Senior data scientist в Райффайзенбанке
Эксперт по анализу данных и машинному обучению. Специалист по компьютерному зрению, распознаванию изображений, трекингу и локализации объектов.

Работал в различных проектах, связанных с телекомом, видеонаблюдением, бухгалтерской сферой, юридической и банковской индустрией. Неоднократный участник отраслевых конференций, посвящённых технологиям программирования и машинному обучению. Проводит митапы, семинары, лекции и практики по технологиям машинного и глубокого обучения.

Область интересов: Deep Learning, CV, NLP, NER, Anomaly detection, Python

Образование: аспирантура кафедры общей информатики Самарского государственного аэрокосмического университета (СГАУ).

Евгения Ческидова
Deep Learning Engineer в Wolf3d, Таллин
Специалист по глубокому обучению и аналитик данных с опытом. Работала в лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения в МФТИ и в «Тинькофф».

Занималась разработкой чат-ботов и глубоким обучением, связанным с методами обработки естественного языка. Преподавала курс по нейронным сетям и глубокому обучению в ВШЭ на факультете математики, а также курс по обработке естественного языка на образовательной платформе «Тинькофф». Кроме того, вела курсы в различных летних школах.

Около года занимается компьютерным зрением в стартапе Wolf3d. Сейчас работает над технологией восстановления 3Д-меша лица по одной фотографии. Главная сфера интересов в глубоком обучении в настоящий момент — работа с 3D-данными.

Образование: бакалавриат МФТИ по направлению «Прикладная математика и физика».

Александр Никитин
Специалист по Machine Learning
Разработчик и data scientist с 6-летним опытом. В данное время занимается консалтингом и аутсорсом по машинному обучению для компаний в России, Европе и Австралии. Работал ML-инженером в Яндексе.
Научные интересы касаются обработки естественного языка, построения векторных представлений для слов и текстов, тематического моделирования.

Образование: МФТИ (факультет инноваций и высоких технологий)

Машинное обучение и анализ данных преподает с 2015 года на курсах, летних школах и семинарах.
Александр получает огромное удовольствие от обучения людей и стремится делиться знаниями с сообществом.

Необходимые знания
  • Основы мат. анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики, метод обратного распространения.
  • Основы программирования на Python.
  • Знания, как устроены базовые архитектуры и слои нейронных сетей (сверточные/рекуррентные сети, батч-нормализация, сиамские сети и т. д.).
Программа обучения
В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
Тема 1. Компьютерное зрение: задачи, инструменты и программа курса
Тема 2. Эволюция сверточных сетей: AlexNet->ResNetX
Тема 3. Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning
Тема 4. Стандартные датасеты и модели в TensorFlow на примере подхода Transfer Learning
Тема 5. Подготовка и аугментация данных
Тема 6. Внимание в сверточных сетях. Аннотация
Тема 7. Классические подходы к CV, работа с OpenCV
Тема 8. Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN
Тема 9. Landmarks: Cascade shape regression, Deep Alignment Network, Stacked Hourglass Network и другие
Тема 10. Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector
Тема 11. Работаем с 3D сценами. PointNet
Тема 12. GANs, super-resolution, adversarial attack
C 28 июля
Тема 13. Сегментация 1. U-net
Тема 14. Сегментация 2. DeepLab
Тема 15. Работа с видео. Object tracking
Тема 16. Инференс на сервере
Тема 17. TensorRT. Адаптируем модель к девайсу
C 1 сентября
Тема 18. Защита проектных работ
Скачать подробную программу
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

Процесс обучения
Обучение проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применять на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой на протяжении всего курса, т. е. в процессе обучения слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.
Получить консультацию
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.
Спасибо!
Мы получили Вашу заявку, в ближайшее время с Вами свяжется наш менеджер.
После обучения вы

  • получите материалы по всем занятиям (видеозаписи занятий, презентации, примеры кодов);

  • научитесь решать задачи компьютерного зрения;

  • подготовите портфолио;

  • получите сертификат об окончании курса;

  • получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (в случае успешного обучения на курсе).

Ваш сертификат

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Компьютерное зрение»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Компьютерное зрение»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
Партнеры ждут выпускников этого курса
Прошедшие открытые вебинары по курсу
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Triplet loss: учим нейросеть узнавать объекты с первого раза.
Михаил Степанов
Triplet Loss: учим нейросеть узнавать объекты с первого раза
Михаил Степанов