Computer Vision: обработка изображений

Подробное описание курса

Computer Vision - одно из самых захватывающих направлений в искусственном интеллекте. От беспилотных автомобилей до медицинской диагностики - технологии компьютерного зрения меняют мир вокруг нас. Наш курс даст вам глубокое понимание этой области и практические навыки создания CV приложений.

Мы начнем с основ обработки изображений: фильтрация, преобразования, детекция границ и углов. Вы научитесь работать с библиотекой OpenCV - индустриальным стандартом для задач компьютерного зрения. Постепенно перейдем к более сложным задачам: классификация изображений, детекция объектов, семантическая сегментация.

Практическая направленность

Курс насыщен практическими заданиями. Вы создадите систему распознавания лиц, детектор объектов на основе YOLO, приложение для анализа видео в реальном времени. Особое внимание уделяется оптимизации моделей для работы на различных устройствах, включая мобильные платформы.

Изучите современные архитектуры нейронных сетей для Computer Vision: от классических CNN до современных Transformers. Научитесь использовать предобученные модели и адаптировать их под свои задачи через Transfer Learning. Освоите техники аугментации данных для улучшения качества моделей.

Реальные проекты

В финальной части курса вы реализуете capstone проект - полноценное приложение компьютерного зрения. Это может быть система видеоаналитики, приложение для подсчета объектов, детектор дефектов в производстве или система распознавания жестов. Проект включает все этапы: от сбора данных до деплоя модели.

Для кого этот курс

Курс подойдет разработчикам с базовыми знаниями Python и машинного обучения, которые хотят специализироваться в Computer Vision. Желательно понимание основ нейронных сетей.