На самом деле курс полезный, узнал для себя много нового и интересного) Понравилось тем, что курс структурирован и с каждым вопросом можно обратиться к преподавателю Для себя понял, что мне очень интересны архитектуры моделей и всякие сложные штуки :)

Я работаю в крупной индустриальной компании на должности ML инженера по направлению компьютерного зрения. Также я аспирант в МГТУ им. Н.Э. Баумана по робототехнике. Заинтересовался этим курсом и выбрал его для прохождения из-за хорошо описанной программы обучения, а также отличных отзывов об экспертных знаниях Антона Витвицкого, одного из преподавателей курса. В курсе мне понравилось живое общение на семинарах, широкий круг разобранных проблем, много домашних заданий, а также возможность сделать свой собственный проект. Курс дал существенный буст в знаниях, что позволило работать над проблемами, которые ранее мне были недоступны.

Работаю разработчиком систем машинного зрения в крупном промышленном предприятии. Высшее образование - МГТУ им Н.Э. Баумана, специальность "оптико-электронные приборы и системы". Ранее я прошел базовый курс Otus "Компьютерное зрение" - методика обучения и преподаватели мне понравились, т.е. основным критерием выбора был предыдущий положительный опыт. При этом программа нового курса является логичным продолжением первой части и содержит много интересных и актуальных для меня тем - в частности, лекции по реидентификации, 3D CV, работе с видео (временными последовательностями). Некоторые пресечения/повторения материалов есть, но они, на мой взгляд, оправданы. Вообще отдельный курс "компьютерное зрение" (не являющийся частью курса по ML) - достаточно уникальное предложение, найти аналоги не просто. Особенно понравились: знания преподавателей, которые являются практикующими специалистами по определенным направлениям CV и активно отвечают на вопросы; формат проведения лекций, когда преподаватели могут подробно объяснить разделы, которые не понятны; сбалансированный подход к математической теории; хорошее визуальное представление информации; обмен опытом с другими студентами. Для себя ставил 3 основные цели для профессионального роста, которые, в основном, считаю успешно выполненными. Изучение методик для решения актуальных рабочих задач. Например, тема моей дипломной работы - это реальная производственная задача, по которой в ближайшем будущем будет реализован проект. Расширение общих знаний о принципиальных технологиях и подходах в CV. Получение информации о новейших разработках в данной области, т.к. профессия программиста предполагает постоянную актуализацию знаний.

Ранее я уже проходил курс NLP в OTUS, и он помог мне продвинуться на текущем месте работы. Я решил прокачать свои навыки так же и в CV, чтобы работать с мультимодальными моделями и быть более универсальным сотрудником. Кроме того, этот курс позволил мне расширить кругозор в машинном обучении. Поэтому выбрал курс "Компьютерное зрение. Advanced". Понравилось, что занятия ведут профессионалы, которые в курсе последних исследований в области CV. Это действительно было полезно, в частности, возможность задавать вопросы на занятиях.

Занимаюсь разработкой больше десяти лет, в основном, как фронтенд-разработчик. Последние четыре года развиваю веб-приложение. Хочу сменить профиль деятельности и уйти из фронтенда в машинное обучение и компьютерное зрение. В свое время я защитил кандидатскую в области еще классического компьютерного зрения, но впоследствии эти знания никак не использовал. С тех пор утекло много воды, практически во всех областях победили ml-алгоритмы, поэтому пришел на данный курс освежить знания. Понравилось: разнообразие тем – пробежались практически по всем типам задач компьютерного зрения; на разных темах разные преподаватели, которые делятся примерами реальных задач из своего опыта индустрии; материалы довольно свежие, разбираются актуальные библиотеки и алгоритмы. Обучение безусловно дало знания и расширило кругозор.