Компьютерное зрение
Практический курс по компьютерному зрению и обработке изображений. Изучите методы детекции объектов, сегментации, распознавания лиц и создания генеративных моделей с использованием глубокого обучения.
Что вы изучите:
- Основы компьютерного зрения и обработки изображений
- Сверточные нейронные сети для анализа изображений
- Детекция объектов (YOLO, R-CNN, SSD)
- Семантическая и instance сегментация
- Распознавание лиц и поз
- Transfer Learning и Data Augmentation
- Генеративные модели (GAN, VAE)
- Обработка видео и tracking объектов
Темы курса:
Подробное описание курса
Курс "Компьютерное зрение" представляет собой практическую программу для изучения современных методов анализа изображений и видео с использованием глубокого обучения. Computer Vision - это одна из наиболее востребованных областей AI с широким применением в автономных транспортных средствах, медицинской диагностике, системах безопасности и многих других сферах.
Основы обработки изображений
Вы начнете с изучения фундаментальных концепций компьютерного зрения и цифровой обработки изображений. Познакомитесь с основными операциями: фильтрацией, преобразованиями, выделением границ и признаков. Изучите, как представляются изображения в памяти компьютера и какие методы используются для их предобработки.
Сверточные нейронные сети
Курс детально охватывает архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN), которые являются основой современного компьютерного зрения. Изучите классические архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception. Познакомитесь с концепциями: сверточных слоев, pooling, batch normalization и residual connections.
Детекция и сегментация объектов
Особое внимание уделяется задачам детекции объектов на изображениях. Изучите современные алгоритмы: YOLO, R-CNN и его модификации, SSD, RetinaNet. Познакомитесь с методами семантической и instance сегментации, включая Mask R-CNN и U-Net. Научитесь работать с anchor boxes и non-maximum suppression.
Продвинутые темы
Курс включает изучение продвинутых тем: распознавание лиц и эмоций, определение поз человека, трекинг объектов в видео. Познакомитесь с генеративными состязательными сетями (GAN) для генерации и улучшения изображений, вариационными автокодировщиками (VAE). Изучите техники Transfer Learning и Data Augmentation для повышения качества моделей.
Практические проекты
Курс насыщен практическими проектами: создание системы распознавания объектов, разработка алгоритма сегментации изображений, построение системы распознавания лиц. Каждый проект включает работу с реальными данными и использование современных фреймворков (PyTorch, TensorFlow, OpenCV).
Для кого этот курс
Курс подходит для специалистов в области машинного обучения и data science, разработчиков AI-приложений, инженеров компьютерного зрения, исследователей в области визуальных технологий. Рекомендуется хорошее знание Python, основ машинного обучения и нейронных сетей.