Kail
Организатор
Проверенный
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 361 097
- Реакции
- 34 032
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[Stepik] Современное компьютерное зрение [Елена Кантонистова, Евгений Паточенко]
- Ссылка на картинку
Курс посвящен основам глубинного обучения в области Computer Vision (CV). В курсе мы начнем с азов компьютерного зрения, а затем затронем актуальные задачи CV и посмотрим на устройство популярных решений.
Средний уровень
Чему вы научитесь
Работа с изображениями всегда интересовала людей. Большое количество информации
человек получает именно глазами. А что если воспользоваться чужими, компьютерными глазами? Основная цель курса — пройти путь от зарождения CV до SOTA решений современности.
На курсе мы рассмотрим не только эволюцию моделей во времени, но и классическое компьютерное зрение, которое нередко справляется с задачами не хуже современных глубоких моделей, при этом - с меньшими затратами вычислительных мощностей.
Еще одной изюминкой курса является работа с FFMpeg, GStreamer и другими фреймворками, которые используются «под капотом» в огромном количестве промышленных проектов по Computer Vision.
Для кого этот курс
Данный курс подойдет тем, кто уже немного знаком с концепцией глубинного обучения и простейших нейронных сетей. Опыт в построении и использовании моделей компьютерного зрения не обязателен.
Начальные требования
Для успешного освоения курса необходимо знакомство с классическим курсом по глубинному обучению, а также знание фреймворка PyTorch
Средний уровень
Чему вы научитесь
- В курсе вы изучите как устроены современные модели компьютерного зрения
- Также вы научитесь применять CV-модели в продакшне
- Самостоятельно напишете аналоги широко используемых архитектур компьютерного зрения с помощью фреймворка PyTorch
Работа с изображениями всегда интересовала людей. Большое количество информации
На курсе мы рассмотрим не только эволюцию моделей во времени, но и классическое компьютерное зрение, которое нередко справляется с задачами не хуже современных глубоких моделей, при этом - с меньшими затратами вычислительных мощностей.
Еще одной изюминкой курса является работа с FFMpeg, GStreamer и другими фреймворками, которые используются «под капотом» в огромном количестве промышленных проектов по Computer Vision.
Для кого этот курс
Данный курс подойдет тем, кто уже немного знаком с концепцией глубинного обучения и простейших нейронных сетей. Опыт в построении и использовании моделей компьютерного зрения не обязателен.
Начальные требования
Для успешного освоения курса необходимо знакомство с классическим курсом по глубинному обучению, а также знание фреймворка PyTorch
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.