Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
Interra
City Business School
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
99 баллов
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
Слёрм
Моя Альфа школа
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
ASTON
Прожектор
Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
Interra
City Business School
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
99 баллов
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
Слёрм
Моя Альфа школа
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
ASTON
Прожектор
Успешные эксперты по Deep Learning и инженеры-исследователи из известных компаний совместно с образовательной платформой Otus представляют онлайн-курс по использованию принципов ML в сфере компьютерного зрения. Научитесь методам классификации изображений на разные типы и поймите, как происходит их сегментация. Узнайте, что такое детекция объектов и как ее настроить с помощью Machine Learning. Научитесь отслеживать различные предметы, вещи и людей на видео. Освойте обработку 3D-сцен для нахождения необходимых деталей и информации, а также разберитесь, как проводить атаки на модели нейросетей.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Director of Computer Vision в Boost Arria NLG
Team Lead data scientist
Machine learning инженер
Инженер-исследователь в Skoltech ADASE
Sr. Data Scientist
Ведущий исследователь и разработчик
Ведущий Инженер Разработки
Инженер по исследованиям и разработкам в области компьютерного зрения
Директор ключевых исследовательских программ в Институт Искусственного Интеллекта
ML Team Leader в Assaia
Вас ожидает 4 тематических модуля из онлайн-лекций и семинаров, на которых преподаватели дадут всю необходимую теорию и множество практических заданий. В конце вы выполните дипломный проект и получите возможность пройти собеседование в одной из команий-партнеров платформы Otus.
На первом занятии вы познакомитесь с преподавателями, программой курса, а также инструментами, которые вам предстоит использовать при обучении.
Узнаете, что такое свертка и как ее проводить, и разберетесь в использовании Dropout и BatchNorm.
Изучите различные типы архитектуры сверточных нейронных сетей и поймете, как подбирать верную под определенный проект.
Научитесь готовить данные к обучению, а также насыщать их аргументами для меньшего риска дополнительного переобучения.
Поймете, как устроены классические алгоритмы computer vision.
Узнаете, как работать с фреймворком PyTorch для добычи готовых моделей сверточных нейросетей.
Научитесь работать с TensorFlow Framework для адаптации готовых нейросетей для решения новых задач.
Познакомитесь с Lightning, более организованной версией фреймворка PyTorch, и научитесь подбирать гиперпараметры под любой проект.
Научитесь детектировать необходимые элементы с помощью RCNN-моделей.
Освоите альтернативные основным архитектуры нейросетей для решения поставленных проблем.
Освоите Human Pose Estimation и создадите пайплайн для распознавания лиц.
Изучите подробней 2D PE, познакомитесь с 3D PE, а также разберетесь с 6D.
Узнаете, какие подходы существуют для распознавания лиц.
Поймете, как используются нейросети для отслеживания объектов на видеозаписи.
Узнаете в подробностях, что такое Self-driving и AV.
Изучите приемы и инструменты для оптимизации нейронных сетей.
Поймете, как сегментировать изображения с помощью архитектур типа U-Net.
Познакомитесь с возможностями автокодировщика, узнаете, зачем он необходим, и освоите взаимодействие с ним.
Поймете, как разрешать задачи компьютерного зрения на 3D- и 2D-изображениях, используя архитектуру PointNet.
Разберитесь в атаках на ML-модели нейросетей и в состязательном обучении, а также освойте архитектуру GANs.
Изучите подробней, как устроены конкурентные генеративные модели, и узнаете, каким образом их использовать в своей работе.
Изучите C3D и I3D, а также разберете устройство различных датасетов и видеодатасетов для распознавания лиц.
Выберете тему для своей дипломной работы, узнаете, на какие этапы разделить весь процесс создания проекта и какие основные правила работы.
Пройдете консультацию с преподавателями курса и сможете задать интересующие вас вопросы по домашним заданиям и дипломному проекту.
Защитите свою итоговую работу и получите рекомендации и полезные советы от экспертов курса.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Свой бренд в сегменте premium
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры