Чему вы научитесь
- Работать с изображениями и видеопотоками с помощью Python и OpenCV
- Применять методы обработки изображений: фильтрацию, бинаризацию и морфологические операции
- Извлекать признаки изображений и использовать алгоритмы компьютерного зрения
- Разрабатывать модели глубокого обучения для анализа изображений
- Создавать и обучать сверточные нейронные сети CNN
- Использовать Transfer Learning и современные архитектуры нейронных сетей
- Реализовывать классификацию, детекцию и сегментацию объектов
- Работать с моделями YOLO для обнаружения объектов в реальном времени
- Создавать системы трекинга объектов с использованием DeepSORT и ByteTrack
- Оценивать качество моделей компьютерного зрения с помощью современных метрик
- Разрабатывать полноценные проекты компьютерного зрения на Python
О курсе
Особое внимание уделяется практической работе: каждую тему сопровождают примеры программ, эксперименты и проекты, которые позволяют закрепить полученные знания.
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания Python
Понимание основных конструкций программирования: переменные, условия, циклы, функции
Начальные знания линейной алгебры и математики будут преимуществом
Желание изучать машинное обучение и искусственный интеллект
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено по принципу «от теории к практике».
Каждая тема включает объяснение основных концепций, разбор алгоритмов и практическую реализацию на Python.
В процессе обучения учащиеся создают программы обработки изображений, обучают нейронные сети, работают с современными моделями компьютерного зрения и выполняют практические задания.
Финальная часть курса посвящена созданию собственного проекта с использованием изученных технологий.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Навыки разработки систем компьютерного зрения на Python
- Практический опыт работы с OpenCV, PyTorch и YOLO
- Понимание современных алгоритмов глубокого обучения
- Умение создавать модели классификации, детекции и сегментации объектов
- Опыт разработки систем трекинга объектов в реальном времени
- Практические проекты для портфолио
- Знания, востребованные в области искусственного интеллекта и машинного обучения
- Сертификат о прохождении курса подтверждает освоение технологий компьютерного зрения и разработки AI-проектов на Python