Где обучиться компьютерному зрению (Computer Vision) в 2023 году: подборка курсов с выдачей сертификата или без

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как курсы по компьютерному зрению, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.

Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.

LETS GO!

«😄Компьютерное зрение»  от Otus

«курсы по компьютерному зрению»  от Otus

С выдачей диплома!

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.

Карта курсов направления Data Science в OTUS

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.

Чем курс отличается от других?

Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы

Углубленные знания и современные подходы к технологиям Computer vision

Завершенная проектная работа, которую можно добавить в портфолио

Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании!


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

«🙃Машинное обучение»  от Нетология

«🙃Машинное обучение»  от Нетология

С выдачей диплома!

Это процесс обучения нейронных сетей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных

  • Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей 
  • Закладываем фундамент для развития на уровне middle

Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют

Специалистов по машинному обучению пока мало, и они быстро находят себе интересные проекты

Кому подойдёт курс

  • Разработчикам.Курс даёт хорошую базу для перехода в новую область программирования. У вас появятся другие интересные задачи и возможность роста доходов
  • Аналитикам.Вы получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии
  • Математикам.Найдёте применение знаниям в математике и сможете перейти в новую сферу

Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2023 году

Каждый второй студент готов рекомендовать обучение в Нетологии своим друзьям и знакомым. Мы гордимся таким результатом и постоянно работаем над качеством наших программ.

У нас самый большой процент выпускников, удовлетворённых своим обучением — 85%. В понятие удовлетворённости студенты включают высокое качество учебных программ, вовлечённость преподавателей и уровень обратной связи.

Программа курса

  • Построение модели
  • Рекомендательные системы
  • Компьютерное зрение
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Временные ряды
  • Менеджмент data-проектов
  • Итоговый хакатон
  • Дипломный проект

«😉Нейронные сети и компьютерное зрение»  от Stepik

«😉Нейронные сети и компьютерное зрение»  от Stepik

Нет информации по выдаче сертификата!

Мы рекомендуем наш курс всем, кому интересен Data Science и кто делает свои первые шаги в этой области!

В этом курсе вы сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Как мы этого добьёмся?

Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия «Запустить обучение». Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия.

Но это всё ещё не компьютерное зрение. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи – разрешимыми.

Кроме лекций вас ждёт 8 практических семинаров. Вы наберётесь опыта в инструментарии машинного обучения и компьютерного зрения, решите базовые задачи, и будете готовы к практическому тестированию, где вы решите серьёзную задачу в области CV/ML. И, справившись с ней, сможете получить сертификат с отличием!

Для кого этот курс

Приглашаем продвинутых в математике старшеклассников, студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения в области компьютерного зрения.

«Introduction to Computer Vision»  от Udacity

«Introduction to Computer Vision»  от Udacity

Нет информации по выдаче сертификата!

Этот курс представляет собой введение в компьютерное зрение, включая основы формирования изображения, геометрию изображения камеры, обнаружение и сопоставление признаков, многоракурсную геометрию, включая стерео, оценку движения и отслеживание, а также классификацию. Мы разработаем основные методы для приложений, которые включают поиск известных моделей в изображениях, восстановление глубины из стерео, калибровку камеры, стабилизацию изображения, автоматическое выравнивание (например, панорамы), отслеживание и распознавание действий. Мы уделяем меньше внимания аспекту машинного обучения CV, поскольку теория классификации лучше всего изучается в курсе ML.

Основное внимание в курсе уделяется развитию интуиции и математике методов на лекциях, а затем изучению разницы между теорией и практикой в наборах задач. Все алгоритмы прекрасно работают на слайдах. Но помните, что сказал Йоги Берра: В теории нет разницы между теорией и практикой. На практике она есть. (Эйнштейн сказал нечто подобное, но кто больше знает о реальной жизни?) В этом курсе вы, по большей части, не применяете библиотечные функции высокого уровня, а используете алгоритмы низкого и среднего уровня для анализа изображений и извлечения структурной информации.

«UCF Computer Vision Video Lectures 2012»  от Youtube

Нет информации по выдаче сертификата!

Курс из 20 лекций по 45-90 минут. Академично и глубоко рассматриваются фундаментальные матрицы изображений, оптический поток, масштабно-инвариантное преобразование признаков, различные алгоритмы и методы работы с изображением;

«Введение в компьютерное зрение»  от Лекториум

«Введение в компьютерное зрение»  от Лекториум

Нет информации по выдаче сертификата!

В курсе рассматриваются как базовые понятия компьютерного зрения, так и ряд современных алгоритмов, позволяющих решать практические задачи. Отдельно отмечается связь методов компьютерного зрения с обработкой зрительной информации в мозгу человека. Курс подготовлен при поддержке Microsoft Research.

Программа курса:

  1. Введение и компьютерное зрение и устройство зрительной системы человека.
  2. Обработка изображений.
  3. Простые методы анализа изображений.
  4. Представление изображений.
  5. Локальные особенности.
  6. Оценка параметров моделей.
  7. Машинное обучение и классификация изображений.
  8. Поиск и локализация объектов.
  9. Задачи на больших коллекцях изображений.
  10. Поиск изображений по содержанию.
  11. Основы видеонаблюдения.
  12. Распознавание событий в видео.
  13. Компьютерное зрение в реальном времени. 

Заключение

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru