OTUS

Компьютерное зрение

Начальный уровень
Наставник: Нет
Сертификат: Нет
Формат: Online
Рассрочка: Нет
Язык: Русский
Осталось мест: не ограничено

49 600 ₽/курс

3 месяца

Записаться

Вы будете перенаправлены на сайт партнера.

OTUS

Компьютерное зрение

Современные подходы к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах

Подскажем какие навыки и где прокачать

Узнать

Для кого этот курс?

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)

Программа обучения

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
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
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
Тема 1: Методы оптимизации сетей: prunning, mixint, quantization
Тема 1: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 2: TensorRT и инференс на сервере
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 1: От нейрона к нейронной сети
Тема 2: Градиентный спуск и backpropagation
Тема 3: Переобучение и регуляризация
Тема 4: Взрыв и затухание градиентов
Тема 1: Python и Kaggle
Тема 2: Логрегрессия на pytorch