🎉 Нам 10 років!
А подарунки — для вас. Бо святкувати можна по-різному: або просто їсти торт, або створювати нові можливості для інших 🚀 Ми обрали другий шлях.
🎁 Подвійний профіт:
Купуєте цей Live-курс — отримуєте будь-яке Self-learning навчання у подарунок (обирайте те, що підсилить ваш скілсет).
Досить бути користувачем готових моделей. Станьте розробником.
Більшість джунів вміють лише запускати готовий код YOLO, але губляться, коли модель помиляється або умови зйомки далекі від ідеальних.
Ми даємо базу — від лінійної алгебри матриць до синтезу власних нейромереж. Ви навчитеся «лікувати» шуми, працювати з туманом, нічною зйомкою та створювати унікальні рішення там, де стандартні архітектури безсилі.
Програма курсу
Мета: Опанувати фундамент візуальних даних та навчитися «чистити» сигнал у складних умовах.
-
Тема 1. Моделі подання та архітектура зображень.
-
Растровий та векторний зір: як алгоритми сприймають колір, координати та структуру.
-
Практика: Робота з бібліотеками NumPy, Pillow та Matplotlib.
- Домашнє завдання 1. Растрові та векторні цифрові зображення.
-
-
Тема 2. Signal Pre-processing: Фільтрація та реставрація.
-
Алгоритми очищення зображень від шумів, артефактів та погодних умов (туман, ніч).
-
Методи інтелектуального покращення якості для систем спостереження.
- Домашнє завдання 2. Фільтрація та покращення якості цифрових зображень.
-
Мета: Навчити програму розпізнавати об’єкти «в обличчя» та стежити за ними в русі.
-
Тема 3. Feature Extraction та Real-time Tracking.
-
Виділення унікальних ознак (дескрипторів) об’єктів.
-
Технології Object Tracking: відстеження траєкторії об’єктів у реальному відеопотоці.
- Домашнє завдання 3. Технології порівняння цифрових зображень та Object Tracking.
-
-
Тема 4. Machine Learning: від класифікації до прийняття рішень.
-
Кластеризація та автоматичне сортування візуальних даних (Scikit-learn).
- Домашнє завдання 4. Технології кластеризації та класифікації в Computer Vision
-
Побудова систем ідентифікації та розпізнавання образів.
- Домашнє завдання 5. Технології ідентифікації в Computer Vision.
-
Мета: Проектування власних нейромереж та вихід у третій вимір (Spatial Computing).
-
Тема 5. Глибинне навчання: синтез нейронних мереж.
-
Архітектура нейромереж: проектування «логічного ядра» системи з нуля.
-
Застосування фреймворків TensorFlow, Keras та PyTorch для прикладних задач.
- Домашнє завдання 6. Реалізація методів глибинного навчання в Computer Vision.
-
-
Тема 6. 3D Reconstruction та Digital Twins.
-
Відтворення тривимірного простору за плоскими зображеннями.
-
Робота з бібліотекою Open3D: побудова хмар точок та об’ємних моделей.
- Домашнє завдання 7. Технології реконструкції 3D зображень.
-
Ваш інструментарій
На курсі використовуються виключно industry-standard інструменти:
- Мова: Python
- Бібліотеки: NumPy, OpenCV, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib
- Deep Learning: PyTorch, TensorFlow, Keras
- 3D-інженерія: Open3D
Більше про нашого тренера
Олексій Писарчук
- Computer Vision та Machine Learning у реальних продуктах
- Data Science і Big Data для прикладних бізнес-задач
- R&D та впровадження AI-рішень від ідеї до продакшену
Практик, а не теоретик:
- Брав участь у більш, ніж 30-ти R&D та комерційних проєктах у державних і приватних ІТ-компаніях України
- Працював в ролях Researcher та R&D Engineer, з фокусом на прикладні задачі Computer Vision
- Має досвід створення та масштабування AI-рішень, які зараз використовуються в реальних системах
Ви навчаєтесь у експерта, який працює з Computer Vision у реальних проєктах, тому маєте змогу отримати не абстрактну теорію, а підходи, які можна одразу застосувати в роботі.
Для кого цей курс?
-
Data Scientists: щоб додати у свій арсенал роботу з візуальними даними та 3D.
-
Розробники: які хочуть перейти від стандартного бекенду до створення систем комп’ютерного зору.
-
Геодезисти та OSINT-аналітики: для автоматизації рутинної роботи з супутниками та картами.
-
Industrial Tech фахівці: для впровадження систем контролю якості на виробництві.
FAQ
Чи потрібен попередній досвід у Computer Vision?
Ні. Курс розрахований на розробників із базовими знаннями Python і математики та поступово приводить до прикладного використання Computer Vision.
У якому форматі проходить навчання?
Онлайн-заняття за розкладом (Пн/Ср 19:00), практичні домашні завдання та матеріали для самостійної роботи.
Для яких ролей курс буде корисним?
Для Software Developers, Embedded Engineers, Research Engineers, Data Scientists і Python-розробників, які хочуть працювати з візуальними даними.
Чи буде підтримка від тренера?
Так. Ви працюєте з експертом, який має реальний досвід впровадження Computer Vision у проєктах і допомагає розібрати складні моменти.
Чи будуть у курсі YOLO або Transformers?
Ні. Ми свідомо фокусуємося на фундаменті. Наша мета — дати вам інженерну базу. Після курсу ви зможете опанувати YOLO чи будь-яку іншу SOTA-модель самостійно за кілька вечорів, бо розумітимете принципи її роботи.
Доступна оплата частинами без комісії та відсотків від ПриватБанк та Монобанк
