Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям

После 8 месяцев обучения вы научитесь писать код для роботов на Python, позволяющий машинам видеть и анализировать данные об окружающих предметах - от тостеров до манипуляторов на складах. Обладая этим навыком, вы сможете решать задачи в промышленных масштабах: обучать дроны созданию карт и анализу состояния полей, разрабатывать системы безопасности на производствах и многое другое!

Что такое
компьютерное зрение

• Это направление в области искусственного интеллекта
  • целью которого является обучение компьютеров воспринимать объекты, а не просто совокупность пикселей. Компьютерным зрением занимаются AI-разработчики, которые специализируются на машинном обучении и нейросетях.
• ⁣⁣В агросекторе
  • например, стандартная камера может видеть клубень картофеля как множество пикселей с преобладающим цветом #FBD080. А вот робот с компьютерным зрением способен распознать: «Это клубень, начать нарезку для картофеля фри!»
• В географии
  • дроны, оснащенные компьютерным зрением, помогают создавать детализированные карты местностей. Такие карты необходимы для различных областей, например, геодезии или строительства, чтобы анализировать рельеф местности.
• В строительной отрасли
  • интеллектуальные камеры контролируют безопасность работников и предотвращают инциденты. К примеру, если рабочий оставляет балку слишком близко к краю здания, камера выявляет это и уведомляет руководство.
• В умных автомобилях
  • системы компьютерного зрения обеспечивают дополнительную безопасность, оценивая расстояние до ближайших объектов и их скорость.
• В распознавании текста
  • компьютерное зрение применяется, например, в переводе иностранного текста с помощью камеры в приложениях Google или Яндекс-переводчиках. Возможно, вы уже пользовались этой функцией, а значит, и сталкивались с компьютерным зрением в действии.

Чему вы научитесь

Ориентироваться в задачах машинного обучения и компьютерного зрения

Разберётесь в ключевых особенностях задач ML и компьютерного зрения. Узнаете, какие нейросетевые архитектуры наиболее эффективны в различных сценариях и научитесь выбирать оптимальные решения.

Создавать решения в сфере машинного обучения и компьютерного зрения

Овладеете основными инструментами Python, включая библиотеки PyTorch, Keras, TensorFlow и другие. Научитесь собирать и размечать данные, а также правильно обучать и тестировать модели.

Разбираться в основах функционального программирования

Поймёте логику функционального подхода в программировании. Сможете обрабатывать данные из внешних источников и использовать ключевые библиотеки Python для решения прикладных задач.

Применять математические методы в робототехнике

Освоите необходимые разделы высшей математики, включая теорию вероятностей, дифференциальное исчисление и численные методы. Научитесь строить сложные математические модели для робототехнических систем.

Использовать Python для решения прикладных задач

Овладеете навыками решения различных математических задач с использованием языка Python, что позволит вам применять их на практике в различных областях.