Распродажа!

Курс Компьютерное зрение

590 грн

 Вы экономите: 1,100 грн (65%)
 Поторопитесь! Заканчивается через

Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты. По ходу курса вы обучите нейросети, а также вы научитесь пользоваться основными фреймворками для создания нейросетей.

Безопасные платежи

Защита персональных данных

100% уникальные материалы

Гарантия лучшей цены

Вместе дешевле на 20% (количество курсов меняется галочками)

Курс Компьютерное зрение + Курс Python основы + Курс Python 3.6 для любого уровня с упором на практику + Подготовительный курс по Python разработке
Цена за все курсы: 1,408 грн

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

Что даст вам этот курс

Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты.
По ходу курса вы обучите нейросети для решения задач:

– классификации и сегментации изображений
– детекции объектов на изображениях
– отслеживания объектов на видео
– обработки трехмерных сцен
– порождения изображений и атаки на обученные модели нейронных сетей

Также вы научитесь пользоваться основными фреймворками для создания нейросетей: PyTorch, TensorFlow и Keras.

Для кого этот курс?

Для специалистов в сфере Machine Learning, которые

– Хотят специализироваться на Компьютерном зрении
– Уже используют практики Deep Learning и хотят расширить и систематизировать знания

Курс позволит переключиться с классических задач машинного обучения, таких как кредитный скоринг, оптимизация CTR, детекция фрода и т.д, и попасть в развивающуюся область Data Science, где сейчас происходит все самое интересное и открываются новые карьерные горизонты.

Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на специальности, требующие профессиональных навыков разработки систем компьютерного зрения. В разных компаниях специальности называются по-разному, самые распространенные варианты: Deep learning engineer, Computer Vision Engineer, AI Research Engineer [Computer Vision, Machine Learning], программист-исследователь, Deep Learning/Computer Vision.

Во время курса вы:

– Будете работать с открытыми датасетами для различных задач Computer Vision
– Разберетесь в принципах работы и вариантах сверточных и пулинг-слоев, в том числе, специфических для задач детекции и сегментации объектов.
– Научитесь применять механизм внимания в сверточных сетях.
– Узнаете, какие идеи лежат в основе современных сверточных сетей (MobileNet, ResNet, EfficientNet, etc.)
– Разберетесь в DL-подходах к детекции объектов – изучите семейство R-CNN, реалтайм-детекторы: YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.
– Научитесь решать задачу Deep Metric Learning с помощью сиамских сетей. Узнаете, что такое triplet loss, angular loss.
– Получите опыт в решении задачи сегментации изображений: U-Net, DeepLab.
– Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и Image segmentation, metric learning.
– Будете работать с генеративными состязательными сетями. Поймете, как можно использовать GANs для состязательных атак и как реализовать super resolution GANs.
– Научитесь запускать модели на сервере (tensorflow serving, TFX). Познакомитесь с фреймворками для оптимизации нейросетей для инференса на мобильных/embedded-устройствах: Tensorflow Lite, TensorRT.
– Изучите архитектуры для определения Facial Landmarks: Cascade shape regression, Deep Alignment Network, Stacked Hourglass Network

Необходимые знания

– Основы мат. анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики, метод обратного распространения.
– Основы программирования на Python.
– Знания, как устроены базовые архитектуры и слои нейронных сетей (сверточные/рекуррентные сети, батч-нормализация, сиамские сети и т. д.).

Программа обучения:

1 Современные архитектуры и работа сданными

Компьютерное зрение: задачи,инструменты и программа курса
Эволюция сверточных сетей: AlexNet -> ResNetX
Стандартные датасеты и модели в Tensorflow на примереподхода TransferLearning
Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning
Подготовка и аугментация данных
Внимание в сверточных сетях.Аннотация

2 Детекция объектов и работа с видео

Классические подходы к CV, работа с OpenCV
Objectdetection 1. RCNN, FastRCNN, FasterRCNN
Objectdetection 2. YOLO, Single-Shot Detector
Landmarks: Cascade shape regression, Deep Alignment Network,Stacked Hourglass Network и другие
Работа с видео. Object tracking
Инференс на сервере

3 Сегментация и не только

Сегментация 1. U-net
Сегментация 2. DeepLab
GANs, super-resolution, adversarial attack
Работаем с 3D сценами. PointNet.
TensorRT. Адаптируем модель к девайсу

4 Проектная работа

Консультация по проекту
Консультация по проекту
Проектная работа

Нужна ли регистрация?

Нет, регистрация не обязательна. Просто заполните все поля при оформлении заказа и ваш аккаунт создастся автоматически. Данные которые вы ввели на странице оплаты (почта, пароль), потом можно использовать для входа на сайт.

Как оплатить выбранный курс?

Наш сайт принимает оплату с помощью платежной системы Way For Pay. Все операции на нашем сайте безопасны и проходят с использованием шифрованного SSL соединения. Мы не собираем и не храним ваши платежные данные. Платежная система полностью гарантирует безопасность платежей.

На данный момент доступны следующие способы оплаты:

  • Банковская карта (любая)
  • Приват24
  • Терминалы Приватбанка (наличные)
  • G pay
  • Apple pay
  • Visa checkout
  • Masterpass
  • Мгновенная рассрочка для владельцев карт ПриватБанка
  • Рассрочка для владельцев карт Monobank

 

1. На странице курса нажмите “Купить”
2. Затем в открывшейся вкладке нажмите “Оформление заказа”
3. На странице оформления заполните все поля и нажмите “Купить”
4. Автоматически откроется страница платежной системы.
5. Выберите способ оплаты.
6. Введите данные и следуйте инструкциям платежной системы.
7. После успешной оплаты вы будете автоматически направлены на страницу, где сможете получить доступ к курсу. Так же вам будет выслано письмо с ссылкой на курс.

Если ни один из перечисленных способов оплаты вам не подходит, напишите нам: info@siluette.com.ua или воспользуйтесь чатом в правом нижнем углу страницы нашего сайта. Мы обязательно поможем.

Как получить оплаченные материалы?

Для того, чтобы получить материалы – просто заполните все поля при оформлении заказа (включая поле – Создать пароль учетной записи).

После оплаты — система автоматически направит вас в личный кабинет в раздел ①»Загрузки». Здесь  будет список ваших оплаченных материалов и ссылка на скачивание②.

Либо нажмите в правом верхнем углу сайта пункт Мой аккаунт, введите почту и пароль, который вы придумали, когда оформляли заказ. В разделе Загрузки есть ссылка на скачивание.

Сколько времени будут доступны материалы?

Ссылка на ваш курс будет доступна в течении 90 дней со дня оплаты. За это время вы должны скачать все материалы на свое устройство. После окончания этого срока ссылки могут стать неактивными. Это связано с нововведениями компаний, предоставляющих услуги облачного хранилища. Если вы не успели скачать купленные курсы, напишите нам на почту – info@siluette.com.ua

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Курс Компьютерное зрение”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *