< онлайн-курс > < 9 тижнів > < junior / middle >

Computer Vision

Комплексний курс, що навчить застосовувати класичні методи machine learning та deep learning для розв’язання завдань комп’ютерного зору: від балансу кольору на зображенні — до тренування згорткових нейронних мереж для розпізнавання об’єктів у відео.

Ян Колода

Senior CV & ML Engineer
PhD у сфері
Image Processing & Computer Vision

читати далі
дати: 29.01.2024 — 08.04.2024
тривалість:

21 онлайн-заняття

[щопонеділка та щосереди]

 

На курсі ви отримаєте систематизовані знання в галузі machine learning та deep learning, будуватимете й тренуватимете нейронні мережі за допомогою TensorFlow та Keras і навчитеся писати програми для обробки зображень і відео. В результаті зможете додавати фічі з використанням Computer Vision у свій проєкт.

Курс підійде:
Дата-саєнтисти

Хочете отримати практичний досвід у Computer Vision, але боїтеся відразу тестувати гіпотези в роботі на реальному продукті? Цей курс допоможе набити руку на задачах типу покращення якості зображення чи детекції обʼєктів на відео в live-режимі.

Розробники

Не маєте досвіду в machine learning, але працюєте з Python і вмієте обробляти дані? Ян Колода дасть overview основних інструментів, які використовуються в Computer Vision, навчить обробляти зображення і навіть запускати нейромережі за допомогою TensorFlow.

Світчери

Пишете код на Python, маєте досвід в ІТ і хочете спробувати власні сили в популярному напрямку Computer Vision? Цей курс ― чудовий тест-драйв у цю сферу. Ви опануєте ключові інструменти та навчитеся розв'язувати базові задачі комп'ютерного зору.

Про курс:

Завдання спеціаліста з комп’ютерного зору — навчити алгоритми впевнено орієнтуватися в навколишньому світі та звести до мінімуму системні баги. Завдання robot_dreams — допомогти розібратися в інструментах та підходах, які застосовують для реалізації CV-проєктів.

Ми почнемо з піксельних операцій та створення програм для обробки цифрових фото. Потім навчимося проводити базові маніпуляції з зображенням та відео: фільтрація та виділення кордонів, кодування та компресія, класифікація, детекція, трекінг та сегментація. А після — будуватимемо і тренуватимемо нейронні мережі.

Зареєструватись
До програми курсу входять:
01
СИЛЬНИЙ КОНТЕНТ

Лектор поділиться особистим досвідом та дасть overview задач computer vision. Кожну лекцію супроводжуватиме домашнє завдання, і ви відразу ж застосовуватимете отримані знання на практиці.

02
ІНСТРУМЕНТИ

Ви будете використовувати бібліотеки NymPy, Matplotlib, scikit-learn для завдань computer vision. Освоїте OpenCV, TensorFlow та Keras.

03
ЗАВДАННЯ

Навчитеся розв’язувати базові завдання комп’ютерного зору: фільтрація, виділення кордонів, кодування, компресія, класифікація, детекція, трекінг та сегментація. Будуватимете і тренуватимете нейромережі.

03
КАР'ЄРА

Навчання дасть вам необхідні компетенції для відгуку на вакансію Computer Vision Engineer та відкриє нові горизонти.

Лектор
Ян Колода
Senior Computer Vision & Machine Learning Engineer у Gini GmbH
експерт із комп’ютерного зору з 6-річним досвідом роботи в різних галузях
розробляє моделі, що здійснюють автоматичне вилучення інформації з документів за допомогою AI, у німецькому фінтех-стартапі Gini ― цією технологією користуються 3 найбільших банки Німеччини: Deutsche Bank, Commerzbank, KfW
в AVL Software and Functions спроєктував deep learning pipelines автономного водіння та розробив алгоритми обробки зображення і відео для безпілотних автомобілів
працював у Veridas, де розробляв систему боротьби з підробкою зображень на основі машинного навчання з точністю понад 99 % ― ці методи є частиною першої біометричної платіжної системи, розгорнутої в Іспанії
викладав цифрове опрацювання зображень/відео та Computer Vision в Університеті Гранади [Іспанія] та Університеті Ерлангена-Нюрнберга [Німеччина]
має ступінь PhD у галузі Image Processing & Computer Vision
Програма курсу
Реєстрація
 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтесь з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.