Компьютерное зрение
Освойте направление Computer Vision (CV). Научитесь работать со сверточными сетями, детекторами реального времени, генеративными состязательными сетями и другими инструментами. Курс рассчитан на специалистов Machine Learning.
Преподаватели

Директор по ИИ в компании Insilico Medicine, автор научных публикаций по теме Глубокого обучения.

Специалист по Data Science в компании Insilico Medicine, использует Deep Learning для разработки лекарственных препаратов.

Старший специалист по Data Science в "Райффайзенбанк", организатор митапов по Deep Learning и Machine Learning.

Инженер по глубокому обучению в компании Wolf3d, аналитик данных.
Содержание курса
Курс разбит на четыре модуля:
- Современные архитектуры и работа с данными.
- Детекция объектов и работа с видео.
- Сегментация и не только.
- Проектная работа.
Кому подойдет данный курс
- специалистам в области машинного обучения, которые уже применяют Deep Learning;
- специалистам в машинном обучении, которые хотят освоить сегмент CV
Приобретенные навыки
Благодаря курсу студенты получат практические навыки и глубоко изучат:
- сверточные сети: ResNet, MobileNet и прочие;
- realtime-детекторы: SSD, YOLO (а также разработку собственных);
- инструменты сегментации изображений: DeepLab, U-Net;
- генеративные состязательные сети (GANs);
- оптимизаторы нейросетей: TensorRT, Tensorflow Lite;
- Facial Landmarks;
- а также другие важные инструменты и темы
Дополнительно
Для успешного освоения курса потребуются знания на базовом уровне:
- архитектуры нейросетей;
- линейной алгебры, теории вероятности, мат.анализа, математической статистики, метода обратного распространения;
- языка программирования Python