Открыто

Компьютерное зрение. Advanced [Otus] [Антон Витвицкий, Дмитрий Колесников, Борис Цейтлин]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 11 ноя 2025.

Основной список: 33 участников

  1. 11 ноя 2025
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: Компьютерное зрение. Advanced [Otus] [Антон Витвицкий, Дмитрий Колесников, Борис Цейтлин]

    upload_2025-11-11_1-42-1.png

    Для кого этот курс?
    • Для опытных специалистов в области компьютерного зрения (от 1 до 3 лет опыта), которые желают расширить свой кругозор в CV, упорядочить и актуализировать знания, углубиться в специфичные задачи компьютерного зрения.
    • Для тех, кто самостоятельно освоил CV, но еще не имел возможносоти получить коммерческого опыта в этой сфере.
    • Для опытных питонистов, знакомых с компьютерным зрением и нейросетями.
    • Для тех, кто прошел курс «Компьютерное зрение» в Отус.
    Необходимые знания
    • Уверенное знание Python
    • Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения
    • Базовые знания по компьютерному зрению
    Что даст вам этот курс?
    • Продвинутые знания в области компьютерного зрения
    • Глубокую теорию и понятную практику от ведущих экспертов в области компьютерного зрения
    • Опыт работы с актуальными технологиями: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision
    • Выпускной проект, который можно будет прикрепить к резюме
    • Вы сможете
    • Решать любые задачи компьютерного зрения от стадии идеи до продакшена,
    • Понимать, как решать ту или иную задачу
    • Понимать, какими инструментами воспользоваться и какие сложности и подводные камни могут при этом возникнуть
    • Доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен кода
    Программа:

    Рабочее окружение и библиотеки для CV

    Начальный модуль посвящён настройке рабочего окружения и установке библиотек, нужных для обучения на курсе.
    • Вводная лекция: задачи, инструменты и программа курса
    • PyTorch 2.x: стандартные датасеты и модели torchvision
    • Библиотеки компьютерного зрения: OpenCV, Kornia, Hugging Face, OCR
    Нейронные сети и глубокое обучение

    Знакомство с архитектурами нейронных сетей, применяемых в компьютерном зрении, от свёрточных до современных трансформеров.
    • Эволюция свёрточных сетей: от AlexNet до EfficientNet
    • Адаптивные методы градиентного спуска
    • Трансформеры в задачах зрения
    • Self-Supervised Learning: SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO
    Стандартные задачи CV

    Модуль посвящён основным задачам компьютерного зрения — детекции, трекингу, ре-идентификации и сегментации.
    • Object Detection: постановка задачи, метрики, семейство R-CNN
    • Object Detection: проблемы многомасштабности, семейство YOLO
    • Сегментация: продвинутые методы, 3D-сегментация
    • Pose Estimation: 2D и 3D
    • Face Recognition: современные подходы (SphereFace, ArcFace, CosFace)
    • Object Tracking и ReID
    • Выбор темы и организация проектной работы
    Генеративные модели

    Модуль полностью посвящён генеративным моделям искусственного интеллекта — от автоэнкодеров и GAN до диффузионных и мультимодальных систем.
    • Вариационные автоэнкодеры (VAE)
    • GAN: постановка задачи и обзор архитектур
    • Диффузионные модели
    • Stable Diffusion. Multimodal text-to-image generation: IP-Adapter, ControlNet
    • Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO
    • Multimodal image-to-text generation и visual QA
    Продвинутые методы CV

    Модуль посвящён современным задачам и инструментам компьютерного зрения — от SAM до стереозрения и SLAM.
    • Zero-Shot Learning подходы
    • Стереозрение и калибровка камеры
    • Геометрические методы в компьютерном зрении
    • 3D Reconstruction: MVSNet, NeRF
    • SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения для автономного транспорта
    • Распознавание и детекция действий на видео

    Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену

    Практический модуль об оптимизации моделей и их развёртывании на сервере.
    • Инференс на сервере: TensorRT, ONNX, Triton
    • Ускорение работы с видео для инференса нейросетей (бонусное занятие)
    • Архитектура проектов по видеоаналитике (бонусное занятие)
    Бонусные занятия

    Модуль даёт базовые знания и концепции в нейронных сетях и глубоком обучении. Полезен для тех, кто хочет освежить и актуализировать знания, а также для новичков в нейросетях. Рекомендуется пройти перед основными лекциями.
    • Сверточные нейронные сети: операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг
    • Подготовка и аугментация данных
    • Градиентный спуск и backpropagation
    • Переобучение и регуляризация
    • Взрывы и затухание градиентов
    Цена 74800 руб.
    Скрытая ссылка
     
    Последнее редактирование модератором: 14 ноя 2025
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. masta1
      masta1 участвует.
      2 дек 2025 в 13:00
    2. Remonis
      Remonis участвует.
      2 дек 2025 в 11:16
    3. Shum Zhizni
      Shum Zhizni участвует.
      26 ноя 2025
    4. nedorazumenie
      nedorazumenie участвует.
      25 ноя 2025
  3. Обсуждение
  4. 11 ноя 2025
    #2
    Money Maker LTD
    Money Maker LTD ЧКЧлен клуба
    Коллеги...давайте сделаем рекламу данной складчине!!!
     
    1 человеку нравится это.
  5. 16 ноя 2025
    #3
    Money Maker LTD
    Money Maker LTD ЧКЧлен клуба
    Ребята ! Активнее рекламим! Курс пушка!!!
     
    1 человеку нравится это.