Viziune computerizata - curs gratuit de la Otus, training 4 luni, Data: 5 decembrie 2023.

Pe parcursul cursului, vei antrena rețele neuronale pentru a rezolva probleme:
- clasificarea si segmentarea imaginilor
- detectarea obiectelor în imagini
- urmărirea obiectelor pe video
- prelucrarea scenelor tridimensionale
- generarea de imagini și atacuri asupra modelelor de rețele neuronale antrenate
De asemenea, veți învăța cum să utilizați cadrele principale pentru crearea rețelelor neuronale: PyTorch, TensorFlow și Keras. Harta cursurilor de Data Science la OTUS

Pentru cine este acest curs?

Pentru profesioniștii în învățarea automată care:

• Doriți să vă specializați în Computer Vision
• Folosește deja practicieni de Deep Learning și vrei să extinzi și să sistematizezi cunoștințele
• Cursul vă va permite să treceți de la sarcinile clasice de învățare automată, cum ar fi scorarea creditului, optimizarea CTR, detectarea fraudei și etc. și intră în domeniul în curs de dezvoltare al științei datelor, unde se întâmplă toate cele mai interesante lucruri acum și se deschid noi cariere orizonturi.

Formarea vă va oferi competențele necesare pentru a aplica pentru locuri de muncă care necesită abilități profesionale de dezvoltare a sistemelor de viziune pe computer. În diferite companii, specialitățile sunt numite diferit, cele mai comune opțiuni sunt: ​​Deep learning engineer, Computer Inginer de viziune, Inginer de cercetare AI [Viziune pe computer, Învățare automată], programator de cercetare, Învățare profundă/Computer Viziune.

Cum este cursul diferit de alții?
Pregătirea pentru rezolvarea misiunilor de luptă: cum să lansați o rețea neuronală în cloud și să adaptați modelul pentru diferite platforme
Cunoștințe aprofundate și abordări moderne ale tehnologiilor de viziune computerizată
Lucrări de proiect finalizate care pot fi adăugate portofoliului dvs
Exemple amuzante, o fântână de idei și universuri cyberpunk la îndemâna ta - 4 luni vor zbura dintr-o singură respirație!

Pe parcursul cursului:
Veți lucra cu seturi de date deschise pentru diferite sarcini de computer Vision
Veți înțelege principiile de funcționare și opțiunile straturilor convoluționale și de grupare, inclusiv cele specifice sarcinilor de detectare și segmentare a obiectelor.
Învață să aplici mecanismul atenției în rețelele convoluționale.
Aflați ce idei stau la baza rețelelor convoluționale moderne (MobileNet, ResNet, EfficientNet etc.)
Veți înțelege abordările DL pentru detectarea obiectelor - studiați familia R-CNN, detectoare în timp real: YOLO, SSD. De asemenea, puteți implementa singur un detector de obiecte.
Învață să rezolvi problema Deep Metric Learning folosind rețele siameze. Aflați ce sunt pierderea triplet și pierderea unghiulară.
Câștigă experiență în rezolvarea problemelor de segmentare a imaginii: U-Net, DeepLab.
Învățați să aplicați reglajul fin, să transferați învățarea și să colectați propriile seturi de date pentru detectarea obiectelor și segmentarea imaginii, sarcini de învățare metrică.
Veți lucra cu rețele generative adversare. Înțelegeți cum pot fi utilizate GAN-urile pentru atacuri adverse și cum să implementați GAN-uri de super rezoluție.
Învață să rulezi modele pe server (servire tensorflow, TFX). Familiarizați-vă cu cadrele pentru optimizarea rețelelor neuronale pentru inferență pe dispozitive mobile/încorporate: Tensorflow Lite, TensorRT.
Explorați arhitecturi pentru definirea reperelor faciale: regresia formei în cascadă, Deep Alignment Network, Stacked Hourglass Network

Anna Zakutnyaya

1

bine

A absolvit programul de master în finanțe cantitative la Școala Superioară de Economie a Universității Naționale de Cercetare. De la universitate, el a fost interesat de învățarea automată și problemele de învățare profundă. A reușit să lucreze la diverse proiecte: a dezvoltat o conductă pentru detectarea și recunoașterea picturilor; modul de recunoaștere integrat...

Alexandru Sizov

3

curs

Dezvoltator cu experiență, om de știință și expert în învățare automată/deep learning cu experiență în sisteme de recomandare. Are peste 30 de publicații științifice în rusă și limbi străine, și-a susținut teza de doctorat pe tema analizei și...

Anton Vitvitsky

2

curs

Expert în viziune computerizată și învățare profundă, inginer software certificat și candidat la științe fizice și matematice. Din 2012 până în 2017, a lucrat în recunoașterea facială la WalletOne, ale cărui soluții au fost furnizate afacerilor din sudul...