Ваши результаты после Computer Vision School:
Программа:
- Портфолио из 4 реальных web-приложений с CV проектами.
- Сертификат о прохождении программы.
- Навык моментального создания мощных приложений с CV через vibe coding.
Занятие 1. Object Detection и Tracking.
Занятие 2. Сегментация изображений.
- Детекция объектов на изображениях и видео с использованием готовых моделей.
- Поиск и классификация объектов, отслеживание перемещения в кадре и подсчет их количества.
- Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки и обработки изображений и видео с визуализацией результатов.
- Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): генерация кода для инференса моделей, обработки видео и трекинга объектов.
Занятие 3. Обучение нейросети с нуля для классификации изображений.
- Выделение объектов на уровне пикселей с помощью современных моделей сегментации.
- Интерактивное выделение объектов, получение масок и работа с изображениями для удаления фона и точного выделения элементов сцены.
- Разработка web-приложения в Google AI Studio для работы с изображениями и получения масок.
- Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): обработка изображений, вызов моделей сегментации и возврат результатов в интерфейс.
Занятие 4. Большое исследования рынка CV и разбор ключевых CV задач.
- Полный цикл обучения модели классификации: подготовка датасета, разделение на обучающую и тестовую выборки, обучение модели и оценка качества.
- Основные метрики, визуализация процесса обучения и результатов.
- Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки изображений и получения предсказаний.
- Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): настройка обучения моделей, сохранение весов и инференс для новых данных.
Дополнительный модуль:
- Анализ рынка CV, обзор всех типов СV задач, ключевые области применения.
- Примеры использования в разных отраслях, разбор ТОП мировых и российских кейсов внедрения CV.
- Возможности и перспективы направления CV в 2026 году.
- Оценка текущего рынка вакансий и требований к специалистам.
Спикер Computer Vision School - Дмитрий Романов
- Временные ряды и табличные данные: анализ и прогнозирование.
- Работа с табличными данными и временными рядами, включая подготовку данных, построение моделей и оценку качества прогнозов.
- Разработка web-приложения в Google AI Studio для ввода параметров и получения прогнозов.
- Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): загрузка данных, обучение модели и генерация прогнозов на новых значениях.
- Senior AI
- Senior .net в Luxoft
- AI разработчик с 2003 года
- Руководитель IT проектов с 2011 года
- Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Новые складчины | страница 12
Категории
Страница 12 из 34
