Курс очень насыщенный, информации много. Поэтому нужно внимательно читать входные требования к слушателям, они не просто так написаны. Я раздумывал, может мне пойти на версию Advanced и правильно сделал, что остался именно на этом курсе. Он как раз по мне. Удалось систематизировать свои знания по зрению, узнать современные подходы. Очень понравились домашки. Жаль, что их было мало. В смысле, по количеству. Каждая - как отдельная большая работа. Уходило по неделе на каждую. В теории вроде всё понятно, всё ок, но на питоне одно неосторожное движение - и уже ничего не работает. Поэтому пришлось каждую буковку в коде вымучивать:) Как предложение - сделать в курсе больше домашних заданий, но каждое немного попроще. Еще понравилось отношение команды ОТУСа к слушателям, чувствуется постоянная поддержка, и предметная, и моральная. Если что-то получается - всячески хвалят, не получается - дают ссылки на нужные ресурсы, дополнительно поясняют в чате и в LMS. Обещают оставить доступ ко всем материалам. Если так - будет отлично, к некоторым темам хотелось бы вернуться. Да и, вообще, хорошо иметь такой информационный ресурс под рукой как сборник лекций, презентаций и python-ноутуков по разным направлениям CV. По продолжительности курса и времени проведения вебинаров (по вечерам два раза в неделю) тоже всё устроило, нагрузка оптимальная. Без перенапряжения, но и расслабона не чувствовал. Как вхождение в тему зрения при хорошем базовом знании питона - самое то.

Я работаю маркетологом-аналитиком и уже давно хотела сменить профессию. Начала заниматься Data Science три года назад, поняла, что не хватает знаний по Computer Vision. Поэтому пришла на обучение в Otus. На обучении в Otus мне понравилось, что к каждой теме был живой вебинар, где можно было задать вопросы, что-то уточнить. Преподаватели на курсе очень отзывчивые. Благодаря курсу я уже смогла реализовать проект по CV на фрилансе. В ближайшем будущем займусь поиском работы.

Являюсь ведущим экспертом управления технологий компьютерного зрения в Еврохим/СУЭК, техническим лидером команды разработки Computer Vision решений для заводов и предприятий. Действительно хороший курс с точки зрения предоставления теоретических знаний и вектора развития в сфере компьютерного зрения. Преподаватели классно рассказывали материал, финальные проекты у всех сокурсников получились очень интересными. В интернете мало хороших курсов по компьютерному зрению. Когда появилась возможность за средства компании пройти курсы повышения квалификации, то выбрал именно отус, так как про них много положительного слышал.

До обучения в Otus проходил курс по направлению «Аналитик данных», на котором произошло мое первое знакомство с ML и DL. Тема Computer Vision меня очень заинтересовала, т.к. есть большое количество направлений для ее использования в различных практических кейсах. Поэтому для дальнейшего погружения в CV выбрал соответствующий курс от Otus. В целом, курсом остался доволен, лекции были содержательными, получил много полезной информации и необходимые навыки для применения в своей профессиональной деятельности.

Я работал разработчиком ПО, работодатель предложил мне заняться компьютерным зрением, и я согласился. Меня перевели сразу, дав время на изучение темы. Я изучал все из свободных источников и в какой-то момент понял, что мне нужна помощь, чтобы структурировать знания. Курс выбрал, потому что из узконаправленных только он мне показался интересным и доступным. Курс помог обобщить знания, которые я уже имел, и заполнил пробелы

На работе моя роль - миддл/синьер разработчик на питон, обязанности - прототипирование разработок в компьютерном зрении + поддержка уже существующих. Выбрал этот курс, потому что интересны были последние лекции про инференс на устройства. Понравилась структурность изложения материала. Большинство преподавателей прекрасные специалисты - это видно. Обучение дало мне систематизацию знаний.

Курс понравился! Очень был полезен. Изучил много нового, а также обрел уверенность, что смогу заниматься CV. Для меня было мало лекций по теме 3d. Выбрал этот курс потому, что CV очень интересует, а выбор был только между этим курсом и магистратурой (за огромные деньги, время и на английском).

В целом курс очень понравился, считаю, что своих денег стоит. Вдохновляет на дальнейшее изучение темы. Мой бэкграунд на момент прохождения курса: высшее техническое образование (оптико-электронные приборы и системы), знание Python, Linux, немного - OpenCV, NumPy, встраиваемых систем Jetson. C компьютерным зрением был знаком в рамках своего хобби. Также понравились визуальные примеры на лекциях, которые помогают понять механизмы работы библиотек. Курс помог изучить основные задачи компьютерного зрения и методы их решения, а также составить собственный план по дальнейшему изучению этого направления. Вынес самое важное - понимание того, что CV - это не так сложно (можно самостоятельно решить достаточно сложные задачи) и очень интересно (т.к. область находится в стадии активного развития). Считаю, что данный курс необходимо увеличить по времени - как минимум до 6-8 месяцев, чтобы более подробно разбирать основные темы. Добавить краткое изучение основ нейросетей. Добавить отдельные темы по изучению основ самых востребованных библиотек. Сейчас они библиотеки изучаются только в контексте решения конкретных задач. Предполагается, что обучающиеся должны быть знакомы с основами нейросетей и библиотеками, но в любом случае аудитория будет неоднородной по уровню знаний - поэтому нужно сделать отдельные занятия. Возможно, стоит добавить 1-2 теоретических занятия по применяемым математическим методам. Также можно добавить одну лекцию по примерам практического применения CV в реальных задачах. Создать список рекомендуемых тем для самостоятельного изучения до курса и план по дальнейшему изучению CV после прохождения курса. Хотел бы особенно отметить преподавателей - Антон Витвицкий, Иван Мордовец (занятия по теоретическим основам CV). Вообще хочу отметить компетентность всех преподавателей и их знания самых современных подходов. Почему выбрал OTUS. 1. Курс "компьютерное зрение" в настоящий момент предлагает только Otus. Для данного курса предполагается предварительное тестирование, что предполагает ответственный подход. 2. Хорошие отзывы на Хабре, наличие там же профильных статей в блоге Otus. 3. Отсутствие агрессивной массовой рекламы.

Хороший курс для новичков. Объяснения преподавателей и сама практика довольно хороши. Хоть я давно не новичок, но все же было полезно попрактиковаться и пару новых тем для себя нашел) Курс помог освежить знания, узнать новое (трансформеры, генеративные сети). Грамотно оформленный код очень полезен. Хотелось бы больше практики и сложности задач (некоторые темы были без практических заданий). Лично мне не хватило сложности. Круто было бы вначале как-то оценить свои силы (чтобы понять, насколько сильно прокачает курс или насколько он будет наоборот простым). В целом база отличная у вас. Антон Витвицкий — отличный лектор. Анна Закутняя отлично объясняет практику. Илья Елисеев лает супер фидбэк по домашним заданиям.

Хотелось бы сказать огромное спасибо преодавателям курса за их профессионализм и поддержку! После окончания курса по C++ на платформе Otus увидел тут же новый курс по CV. Решил попробовать, вед курсом по C++ остался доволен! Курс помог структурировать и углубить уже имеющиеся знания о CV а также получить новые. Познакомиться с современными подходами в CV, узнать как и почему работают различные решения. А самое главное - это возможность применить полученные знания в домашних работах и итоговом проекте. Курс был насыщен и в меру сложен. С нетерпением жду курс следующего уровня сложности!

Хотелось найти курс и обширный, и узконаправленный Computer Vision. И в общем это получилось. Цель была обновить (вспомнить) и углубить знания в этой области, узнать, что нового и важного, с точки зрения практикующих специалистов появилось на данный момент. На курсе приятная обстановка. Сам курс насыщен практикой, настоящее глубокое погружение в мир компьютерного зрения. А команда преподавателей, состоящая из специалистов и профессионалов, каждый в своём направлении, делает этот курс особенно сильным и уникальным. Обучение даёт мне сделать новый шаг в саморазвитии в направлении нейронные сети. Попробовать себя в новых задачах, более сложных и прикладных. В карьере пока без изменений. Но появился шанс попробовать новые проекты, используя более продвинутые инструменты, и, конечно, много новых идей.