Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как курсы по компьютерному зрению, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.
Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.
LETS GO!
Что будет в статье
«😄Компьютерное зрение» от Otus
С выдачей диплома!
Что даст вам этот курс
Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты. По ходу курса вы обучите нейросети для решения задач:
- классификации и сегментации изображений
- детекции объектов на изображениях
- отслеживания объектов на видео
- обработки трехмерных сцен
- порождения изображений и атаки на обученные модели нейронных сетей
Также вы научитесь пользоваться основными фреймворками для создания нейросетей: PyTorch, TensorFlow и Keras.
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Для кого этот курс?
Для специалистов в сфере Machine Learning, которые:
- Хотят специализироваться на Компьютерном зрении
- Уже используют практики Deep Learning и хотят расширить и систематизировать знания
Курс позволит переключиться с классических задач машинного обучения, таких как кредитный скоринг, оптимизация CTR, детекция фрода и т.д, и попасть в развивающуюся область Data Science, где сейчас происходит все самое интересное и открываются новые карьерные горизонты. Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на специальности, требующие профессиональных навыков разработки систем компьютерного зрения. В разных компаниях специальности называются по-разному, самые распространенные варианты: Deep learning engineer, Computer Vision Engineer, AI Research Engineer [Computer Vision, Machine Learning], программист-исследователь, Deep Learning/Computer Vision.
Чем курс отличается от других?
Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы
Углубленные знания и современные подходы к технологиям Computer vision
Завершенная проектная работа, которую можно добавить в портфолио
Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании!
Читать еще Что такое фреймворк React.js в 2023 году: описание, преимущества и как пользоваться с нуля
Во время курса вы:
- Будете работать с открытыми датасетами для различных задач Computer Vision
- Разберетесь в принципах работы и вариантах сверточных и пулинг-слоев, в том числе, специфических для задач детекции и сегментации объектов.
- Научитесь применять механизм внимания в сверточных сетях.
- Узнаете, какие идеи лежат в основе современных сверточных сетей (MobileNet, ResNet, EfficientNet, etc.)
- Разберетесь в DL-подходах к детекции объектов — изучите семейство R-CNN, реалтайм-детекторы: YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.
- Научитесь решать задачу Deep Metric Learning с помощью сиамских сетей. Узнаете, что такое triplet loss, angular loss.
- Получите опыт в решении задачи сегментации изображений: U-Net, DeepLab.
- Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и Image segmentation, metric learning.
- Будете работать с генеративными состязательными сетями. Поймете, как можно использовать GANs для состязательных атак и как реализовать super resolution GANs.
- Научитесь запускать модели на сервере (tensorflow serving, TFX). Познакомитесь с фреймворками для оптимизации нейросетей для инференса на мобильных/embedded-устройствах: Tensorflow Lite, TensorRT.
- Изучите архитектуры для определения Facial Landmarks: Cascade shape regression, Deep Alignment Network, Stacked Hourglass Network
«🙃Машинное обучение» от Нетология
С выдачей диплома!
Это процесс обучения нейронных сетей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных
- Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей
- Закладываем фундамент для развития на уровне middle
Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют
Специалистов по машинному обучению пока мало, и они быстро находят себе интересные проекты
Кому подойдёт курс
- Разработчикам.Курс даёт хорошую базу для перехода в новую область программирования. У вас появятся другие интересные задачи и возможность роста доходов
- Аналитикам.Вы получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии
- Математикам.Найдёте применение знаниям в математике и сможете перейти в новую сферу
Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2023 году
Читать еще Что означает фреймворк Laravel и какие приложения на нем разрабатывают
Каждый второй студент готов рекомендовать обучение в Нетологии своим друзьям и знакомым. Мы гордимся таким результатом и постоянно работаем над качеством наших программ.
У нас самый большой процент выпускников, удовлетворённых своим обучением — 85%. В понятие удовлетворённости студенты включают высокое качество учебных программ, вовлечённость преподавателей и уровень обратной связи.
Программа курса
- Построение модели
- Рекомендательные системы
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка (NLP)
- Временные ряды
- Менеджмент data-проектов
- Итоговый хакатон
- Дипломный проект
«😉Нейронные сети и компьютерное зрение» от Stepik
Нет информации по выдаче сертификата!
Мы рекомендуем наш курс всем, кому интересен Data Science и кто делает свои первые шаги в этой области!
В этом курсе вы сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Как мы этого добьёмся?
Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия «Запустить обучение». Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия.
Но это всё ещё не компьютерное зрение. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи – разрешимыми.
Кроме лекций вас ждёт 8 практических семинаров. Вы наберётесь опыта в инструментарии машинного обучения и компьютерного зрения, решите базовые задачи, и будете готовы к практическому тестированию, где вы решите серьёзную задачу в области CV/ML. И, справившись с ней, сможете получить сертификат с отличием!
Для кого этот курс
Приглашаем продвинутых в математике старшеклассников, студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения в области компьютерного зрения.
«Introduction to Computer Vision» от Udacity
Нет информации по выдаче сертификата!
Этот курс представляет собой введение в компьютерное зрение, включая основы формирования изображения, геометрию изображения камеры, обнаружение и сопоставление признаков, многоракурсную геометрию, включая стерео, оценку движения и отслеживание, а также классификацию. Мы разработаем основные методы для приложений, которые включают поиск известных моделей в изображениях, восстановление глубины из стерео, калибровку камеры, стабилизацию изображения, автоматическое выравнивание (например, панорамы), отслеживание и распознавание действий. Мы уделяем меньше внимания аспекту машинного обучения CV, поскольку теория классификации лучше всего изучается в курсе ML.
Читать еще Что означает тестирование программного обеспечения и как его проводят
Основное внимание в курсе уделяется развитию интуиции и математике методов на лекциях, а затем изучению разницы между теорией и практикой в наборах задач. Все алгоритмы прекрасно работают на слайдах. Но помните, что сказал Йоги Берра: В теории нет разницы между теорией и практикой. На практике она есть. (Эйнштейн сказал нечто подобное, но кто больше знает о реальной жизни?) В этом курсе вы, по большей части, не применяете библиотечные функции высокого уровня, а используете алгоритмы низкого и среднего уровня для анализа изображений и извлечения структурной информации.
«UCF Computer Vision Video Lectures 2012» от Youtube
Нет информации по выдаче сертификата!
Курс из 20 лекций по 45-90 минут. Академично и глубоко рассматриваются фундаментальные матрицы изображений, оптический поток, масштабно-инвариантное преобразование признаков, различные алгоритмы и методы работы с изображением;
«Введение в компьютерное зрение» от Лекториум
Нет информации по выдаче сертификата!
В курсе рассматриваются как базовые понятия компьютерного зрения, так и ряд современных алгоритмов, позволяющих решать практические задачи. Отдельно отмечается связь методов компьютерного зрения с обработкой зрительной информации в мозгу человека. Курс подготовлен при поддержке Microsoft Research.
Программа курса:
- Введение и компьютерное зрение и устройство зрительной системы человека.
- Обработка изображений.
- Простые методы анализа изображений.
- Представление изображений.
- Локальные особенности.
- Оценка параметров моделей.
- Машинное обучение и классификация изображений.
- Поиск и локализация объектов.
- Задачи на больших коллекцях изображений.
- Поиск изображений по содержанию.
- Основы видеонаблюдения.
- Распознавание событий в видео.
- Компьютерное зрение в реальном времени.
Заключение
Лекция 1. Введение в компьютерное зрение
При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.
https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU