Основы компьютерного зрения: мир глазами машины

Основы компьютерного зрения: мир глазами машины

ФорматОнлайн

Объём5 занятий

О курсе

Подробнее

Курс является введением в область компьютерного зрения. Основой курса являются видео-вебинары с преподавателями, а также квизы и домашние задания на платформе. В конце курса участники посоревнуются в создании модели детекции изображений в формате соревнования на платформе Kaggle.

Требования

Что нужно для старта

Знание классического машинного обучения
Знание Python на начальном или среднем уровне
Для подготовки к курсу рекомендуем изучить открытый (бесплатный) урок курса Практический Deep Learning

Результат

Что вы получите

После прохождения курса студенты будут знать основы глубинного обучения и компьютерного зрения
Слушатели смогут обучать нейронные сети для решения задач классификации и детекции, используя фреймворк PyTorch
Все участники получат практику решения реальной задачи детекции в формате соревнования на платформе Kaggle

Аудитория

Для кого этот курс

Курс подойдет тем, кто уже знаком с областью классического машинного обучения и с азами Deep Learning, и хочет глубже познакомиться с областью Deep Learning и, в частности, с компьютерным зрением.

Содержание

Программа курса

5 занятий

№ТемаЧто внутри

01О курсе

- О курсе
- Тестирование по анализу данных
- Тестирование по Python

02Введение в Deep Learning и Computer Vision

- Структура и материалы модуля
- Мотивация использования нейронных сетей, полносвязные сети
- Полносвязные сети. Функции активации
- Примеры использования нейронных сетей
- Домашнее задание - 1 (основы нейронных сетей)
- Домашнее задание - 2 (свертки)

03Введение в PyTorch и классификация изображений

- Знакомство с PyTorch
- Сверточные нейронные сети и классификация изображений в PyTorch
- Домашнее задание - 3

04Основы детекции

- Классический подход к детекции изображений
- Современный подход к детекции

05Соревнование

- Описание соревнования
- Что дальше?

01О курсе

- О курсе
- Тестирование по анализу данных
- Тестирование по Python

02Введение в Deep Learning и Computer Vision

03Введение в PyTorch и классификация изображений

- Знакомство с PyTorch
- Сверточные нейронные сети и классификация изображений в PyTorch
- Домашнее задание - 3

04Основы детекции

- Классический подход к детекции изображений
- Современный подход к детекции

05Соревнование

- Описание соревнования
- Что дальше?

Организатор

Автор курса

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников