Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям
Научим интеграции решений компьютерного зрения с нуля
  -   Спикеры из Сколтеха   
С опытом применения нейросетей для реализации задач различных отраслей
 -   Реальная практика   
Во время обучения рассматриваются кейсы из индустрии сельского хозяйства и логистики
 -   Финальная работа   
Позволит сразу после курса показать реальный опыт в портфолио
 -   -50%  
Скидка действует
0 дня 00:00:00 
Что будете изучать
 Компьютерное зрение — это ИИ-технология, которая позволяет роботам видеть и распознавать предметы, а также принимать решения на основе их анализа.
Через 8 месяцев обучения computer vision вы сможете писать код для роботов на Python, чтобы учить машины видеть и анализировать данные предметов вокруг — от тостера до складской руки-манипулятора. С этим навыком вы сможете стать CV-инженером и решать индустриальные задачи: учить дроны рисовать карты и сканировать состояние полей,
делать системы безопасности на производстве и много чего ещё! 
Что такое компьютерное зрение
-       Это область искусственного интеллекта   
задача которой — научить компьютеры видеть объекты, а не набор пикселей. Занимаются компьютерным зрением AI-разработчики — специалисты по машинному обучению и нейросетям.
 -       В сельском хозяйстве   
например, обычная камера «увидит» в клубне картошки массу пикселей с превалирующим цветом #FBD080. Робот с компьютерным зрением поймёт: «Передо мной клубень, приступить к нарезанию картошки фри!»
 -       В картографии   
дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.
 -       В строительстве   
умные камеры следят за безопасностью рабочих и предотвращают несчастные случаи. Скажем, если какой-то рабочий оставил балку в опасной близости от края здания, камера зафиксирует это и передаст руководству.
 -       В умных автомобилях   
системы компьютерного зрения отвечают за дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайших объектов и их скорость.
 -       В распознавании текста   
компьютерное зрение используется, например, для перевода иностранного текста через камеру в Google- или Яндекс-переводчике. Вы наверняка пробовали эту функцию — а значит, и уже пользовались компьютерным зрением.
 
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Чему вы научитесь
-   
 Ориентироваться в задачах Machine Learning и компьютерного зрения
  Узнаете сильные и слабые стороны разных нейросетей. Сможете безошибочно определить, какая архитектура лучше подходит для решения конкретной задачи.
 -   
 Разрабатывать решения в области Machine Learning и компьютерного зрения
  Освоите Python-библиотеки PyTorch, Keras, TensorFlow и другие. Научитесь правильно собирать и размечать данные, обучать и тестировать модели.
 -   
 Понимать принципы функционального программирования
  Сможете понимать логику языка. Работать с данными из сторонних источников. Использовать библиотеки Python и решать уравнения с помощью Python.
 -   
 Использовать математику в робототехнике
  Получите весь необходимый объём знаний из высшей математики для решения основных задач робототехники. Научитесь использовать теорию вероятностей, дифференциальное исчисление, численные методы для построения сложных моделей.
 -   
 Использовать Python для решения задач
  Научитесь решать прикладные математические задачи при помощи Python.
 
Вы получите навыки работы с компьютерным зрением и нейросетями
Должность
Специалист по компьютерному зрениюНавыки
- Провожу символьные и численные расчёты с помощью библиотек Python
 - Работаю с внешней аппаратурой и операционными системами
 - Загружаю и работаю с данными из сторонних источников
 - Строю графики и визуализирую данные
 - Применяю современные подходы и инструменты ML и компьютерного зрения
 - Разрабатываю прототипы решений для индустриальных задач
 - Собираю данные и провожу их разметку для обучения нейросетей
 - Работаю с нейросетями классов YOLO и U-Net
 - Тестирую модели обучения и оцениваю эффективность их работы
 - Управляю полным циклом проекта по разработке моделей компьютерного зрения
 
Подробнее о программе
- 8 месяцев обучения
 - 21 тематический модуль
 - 404 часа практики
 - Актуальна в 2025 году
 
-     1-й курс    
-  
Python для инженеров Научитесь автоматизировать работу с данными, решать технические и инженерные задачи с помощью языка программирования Python.
- Основы разработки на Python
 - Расширенные возможности Python
 - Символьные и численные расчёты в Python
 - Визуализация данных
 - Обработка и первичный анализ данных различных типов
 - Взаимодействие с операционной системой и оборудованием
 
 
 -  
 -     2-й курс    
-  
Математика для робототехников Узнаете, как работать со сложными функциями и уравнениями. Изучите законы механики, линейной алгебры и основы теории вероятностей, чтобы проводить инженерные расчёты.
- Базовые понятия линейной алгебры
 - Прикладная линейная алгебра
 - Математический анализ и решение дифференциальных уравнений
 - Теоретическая механика: кинематика
 - Теоретическая механика: динамика
 - Основы теории вероятностей и статистики
 
 
 -  
 -     3-й курс    
-  
Компьютерное зрение и нейросети для программирования роботов На примере задач для сельского хозяйства и производственных складов научитесь работать с AI-проектами.
- Специфика AI-индустрии и задач компьютерного зрения
 - Постановка задач машинного обучения и подходы к их решению
 - Обучение и настройка нейросетей
 - Нейросети класса YOLO — определение объекта
 - Нейросети класса U-Net — решение индустриальных задач
 - Сбор и разметка датасета
 - Управление проектами по внедрению компьютерного зрения
 
 
 -  
 -     Финальная работа    
-  
Создадите решение компьютерного зрения для прикладной задачи в сельском хозяйстве
 
 -  
 
Спикеры курса
Как проходит обучение на платформе
Общение, комьюнити и нетворкинг
-  
Вебинары с экспертами
Сможете задать вопросы специалисту и отточить навыки на новых задачах
 -  
Общение в Telegram-чате
Приобщитесь к комьюнити и сможете разбирать темы занятий вместе с будущими коллегами
 
О Skillbox
Часто задаваемые вопросы
-  
Какие задачи решает компьютерное зрение?
Компьютерное зрение (CV) позволяет отслеживать объекты, классифицировать их и сегментировать изображение, чтобы проводить его точный анализ.
В обычной жизни видеть и анализировать окружающие предметы могут QR-сканеры и системы распознавания лица в телефоне, датчики в автомобилях для безопасного движения, камеры в транспорте и на улицах, которые анализируют обстановку. -  
Можно ли изучить компьютерное зрение и нейросети с нуля?
Обучение computer vision в Skillbox составлено для начинающих. Но будет плюсом, если у вас уже есть знания по математике и информатике на уровне выпускника школы. В любом случае это необязательное требование — мы поможем разобраться в новых темах и практических заданиях. Если что-то покажется сложным, вы всегда сможете обратиться за помощью к кураторам.
Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,8 из 5 на основе 638 отзывов. -  
Нужно ли мне покупать какие-то программы, чтобы пройти курс?
Нет, технические требования для программ, которые мы используем на курсе по компьютерному зрению, невысокие. Вам хватит 4 ГБ оперативной памяти и процессора с частотой 1,6 ГГц.
 -  
Какие инструменты и модели компьютерного зрения я изучу?
Сначала вы пройдёте основы Python для компьютерного зрения. Изучите библиотеки OpenCV, PyTorch и TensorFlow для обучения машинных моделей и обработки изображений.
Для работы с компьютерным зрением и обнаружением объектов вы научитесь использовать ИИ-платформу YOLO, а также архитектуры нейросетей U-Net, ResNet и Vision Transformers. -  
Где можно развивать карьеру после курса по компьютерному зрению?
Вы сможете попасть на стартовую позицию computer vision engineer, ML-инженера или Data Scientist. Например, на «Хабр Карьере» разработчиков компьютерного зрения ищут Яндекс, Wildberries, «Ингосстрах» и другие крупные IT-компании.
 -  
Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?
Вы можете изучать материалы курса по компьютерному зрению дронов и нейросетям в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.
 -  
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению компьютерному зрению?
Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
 -  
Кто будет мне помогать в обучении на платформе?
У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы по программированию роботов и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки для работы с компьютерным зрением в любой отрасли.
 -  
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
 
- Астана
 - Минск
 - Баку
 - Ташкент
 - Кишинев
 - Бишкек
 - Москва
 
- Наманган
 - Самарканд
 - Андижан
 - Фергана
 - Бухара
 - Навои
 - Нукус
 
- Алматы
 - Шымкент
 - Гомель
 - Могилев
 - Тирасполь
 - Бельцы
 - Ош
 - Джалал-Абад