Stepik 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
5 занятийПрограмма курса
№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
- 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?
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Основы компьютерного зрения: мир глазами машины» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 12 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
![Deep Learning (семестр 1, осень 2025) [АРХИВ]](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/250969/cover_3ghM7i5/aab82cc6ba6ad93120824913eeaab261.jpg)
