Современное компьютерное зрение [Stepik] [Елена Кантонистова, Марк Блуменау, Евгений Паточенко]
Курс посвящен основам глубинного обучения в области Computer Vision (CV). В курсе мы начнем с азов компьютерного зрения, а затем затронем актуальные задачи CV и посмотрим на устройство популярных решений.
Чему вы научитесь
Работа с изображениями всегда интересовала людей. Большое количество информации человек получает именно глазами. А что если воспользоваться чужими, компьютерными глазами? Основная цель курса — пройти путь от зарождения CV до SOTA решений современности.
На курсе мы рассмотрим не только эволюцию моделей во времени, но и классическое компьютерное зрение, которое нередко справляется с задачами не хуже современных глубоких моделей, при этом - с меньшими затратами вычислительных мощностей.
Еще одной изюминкой курса является работа с FFMpeg, GStreamer и другими фреймворками, которые используются «под капотом» в огромном количестве промышленных проектов по Computer Vision.
Для кого этот курс
Данный курс подойдет тем, кто уже немного знаком с концепцией глубинного обучения и простейших нейронных сетей. Опыт в построении и использовании моделей компьютерного зрения не обязателен.
Программа курса
Для успешного освоения курса необходимо знакомство с классическим курсом по глубинному обучению, а также знание фреймворка PyTorch.
Средний уровень
Цена 20000 рублей.
Курс посвящен основам глубинного обучения в области Computer Vision (CV). В курсе мы начнем с азов компьютерного зрения, а затем затронем актуальные задачи CV и посмотрим на устройство популярных решений.
Чему вы научитесь
- В курсе вы изучите как устроены современные модели компьютерного зрения
- Также вы научитесь применять CV-модели в продакшне
- Самостоятельно напишете аналоги широко используемых архитектур компьютерного зрения с помощью фреймворка PyTorch
Работа с изображениями всегда интересовала людей. Большое количество информации человек получает именно глазами. А что если воспользоваться чужими, компьютерными глазами? Основная цель курса — пройти путь от зарождения CV до SOTA решений современности.
На курсе мы рассмотрим не только эволюцию моделей во времени, но и классическое компьютерное зрение, которое нередко справляется с задачами не хуже современных глубоких моделей, при этом - с меньшими затратами вычислительных мощностей.
Еще одной изюминкой курса является работа с FFMpeg, GStreamer и другими фреймворками, которые используются «под капотом» в огромном количестве промышленных проектов по Computer Vision.
Для кого этот курс
Данный курс подойдет тем, кто уже немного знаком с концепцией глубинного обучения и простейших нейронных сетей. Опыт в построении и использовании моделей компьютерного зрения не обязателен.
Программа курса
- О курсе
- Классические методы Computer Vision
- CNN и первые архитектуры
- Современные архитектуры CV
- Детекция
- Сегментация
- FFMpeg, Gstreamer, OpenCV: работа с видеопотоками
- Итоговый проект курса
Для успешного освоения курса необходимо знакомство с классическим курсом по глубинному обучению, а также знание фреймворка PyTorch.
Средний уровень
Цена 20000 рублей.
https://stepik.org/course/223852/promo