С опытом применения нейросетей для реализации задач различных отраслей
Реальная практика
Во время обучения рассматриваются кейсы из индустрии сельского хозяйства и логистики
Актуальные знания
Познакомим с трендовыми инструментами для решения задач важных отраслей экономики
Подходит новичкам
Финальная работа
Научим интеграции решений компьютерного зрения с нуля
Позволит сразу после курса показать реальный опыт в портфолио
Что такое компьютерное зрение
1.
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.
5.
В умных автомобилях системы компьютерного зрения отвечают за дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайших объектов и их скорость.
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.
4.
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!»
2.
И таких сфер применения очень много! В картографии дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.
3.
Вы когда-нибудь переводили надписи на иностранном языке через камеру в Google- или Яндекс-переводчике? Тогда вы пользовались системами распознавания текста — а значит, и компьютерным зрением.
6.
Что такое компьютерное зрение
1.
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.
2.
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!»
И таких сфер применения очень много! В картографии дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.
3.
5.
В умных автомобилях системы компьютерного зрения отвечают за дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайших объектов и их скорость.
6.
Вы когда-нибудь переводили надписи на иностранном языке через камеру в Google- или Яндекс-переводчике? Тогда вы пользовались системами распознавания текста — а значит, и компьютерным зрением.
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.
4.
Специалисты, которые дарят машинам «зрение» — это те же AI-разработчики, просто с очень конкретной специализацией. А значит, и зарплаты у них такие же высокие:
Сколько сможете зарабатывать
Стажер
50 000+ ₽
после курса
90 000+ ₽
Junior
до 1 года
Middle
150 000+ ₽
1-3 года
Senior
250 000+ ₽
3+ лет
Запишитесь на бесплатную консультацию
Наши специалисты свяжутся с вами и ответят на все вопросы
Через 8 месяцев* обучения 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 решать индустриальные задачи: учить дроны рисовать карты и сканировать состояние полей, делать системы безопасности на производстве и много чего ещё!
Программа курса
Программа состоит из 3 курсов. В начале вы узнаете, как писать код для роботов и дронов на Python, потом разберётесь в робототехнической математике, а затем научитесь создавать проекты с компьютерным зрением.
Оставьте заявку, мы отправим вам полную версию программы и более подробно расскажем об обучении.
Создадите решение компьютерного зрения для прикладной задачи в сельском хозяйстве.
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
Базовые понятия линейной алгебры
Прикладная линейная алгебра
Математический анализ и решение дифференциальных уравнений
Теоретическая механика: кинематика
Теоретическая механика: динамика
Основы теории вероятностей и статистики
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
В итоге
Научитесь автоматизировать работу с данными, решать технические и инженерные задачи с помощью языка программирования Python.
Узнаете, как работать со сложными функциями и уравнениями. Изучите законы механики, линейной алгебры и основы теории вероятностей, чтобы проводить инженерные расчёты.
В итоге
На примере задач для сельского хозяйства и производственных складов научитесь работать с AI-проектами.
В итоге
Как проходит обучение
Программа состоит из 3 курсов ➞ каждый курс из 6 модулей ➞ каждый модуль из 3–9 видео. В конце каждого модуля — практическое задание.
Теория
Практическое задание
Изучаете теорию по видео, в которых спикеры курса шаг за шагом погружают вас в тему курса. Всё в вашем темпе: в Skillbox нет дедлайнов.
Работа над ошибками
В конце модуля выполняете практическое задание, в основе которого — реальный кейс из сельского хозяйства или логистики.
Финальная работа
Проверяющие эксперты дадут подробную обратную связь по каждой практической работе, помогут разобрать ошибки и поделятся дополнительными материалами.
Когда закончите все 3 курса, выполните большую финальную работу. Чтобы её решить, вам потребуется применить все навыки, которые вы получили на программе.
1
2
3
4
Теория
Практическое задание
Изучаете теорию по видео, в которых спикеры курса шаг за шагом погружают вас в тему курса. Всё в вашем темпе: в Skillbox нет дедлайнов.
Работа над ошибками
В конце модуля выполняете практическое задание, в основе которого — реальный кейс из сельского хозяйства или логистики.
Финальная работа
Проверяющие эксперты дадут подробную обратную связь по каждой практической работе, помогут разобрать ошибки и поделятся дополнительными материалами.
Когда закончите все 3 курса, выполните большую финальную работу. Чтобы её решить, вам потребуется применить все навыки, которые вы получили на программе.
1
2
3
4
Общение и комьюнити
Во время обучения вы не будете одни! В специальных Telegram-чатах вы сможете общаться с другими участниками курса и куратором, задавать вопросы и обсуждать практические работы.
Бесплатно
Оставить заявку на консультацию
Взять рассрочку на 12 мес без первоначального взноса
Старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий
Эксперт в сфере компьютерного зрения и глубокого обучения
Старший преподаватель и инженер-исследователь в университете Иннополис
Ведущий инженер компании Verizon
Ведущий научный сотрудник Иркутского национального исследовательского технического университета. Получил степень PhD в области компьютерных наук в Сколковском институте науки и технологий.
Кандидат физико-математических наук. Разрабатывал решения компьютерного зрения и обработки изображений в Huawei, WayRay и Smarter AI.
Кандидат технических наук. Практикующий инженер с опытом в робототехнике 11 лет. Судья Всероссийской робототехнической олимпиады (ВРО) 2019.
Технический управляющий стартапа Deledger. Инженер с опытом работы больше 10 лет.
Дмитрий Шадрин
Старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий
Ведущий научный сотрудник Иркутского национального исследовательского технического университета. Получил степень PhD в области компьютерных наук в Сколковском институте науки и технологий.
Арсений Павлов
Эксперт в сфере компьютерного зрения и глубокого обучения
Дмитрий Петров
Кандидат физико-математических наук. Разрабатывал решения компьютерного зрения и обработки изображений в Huawei, WayRay и Smarter AI.
Ведущий инженер компании Verizon
Олег Буличев
Старший преподаватель и инженер-исследователь в университете Иннополис
Кандидат технических наук. Практикующий инженер с опытом в робототехнике 11 лет. Судья Всероссийской робототехнической олимпиады (ВРО) 2019.
Технический управляющий стартапа Deledger. Инженер с опытом работы больше 10 лет.
У вас должны быть знания по математике на уровне выпускника старшей школы. Всему остальному вы научитесь на курсе! А если что-то покажется сложным, вы всегда сможете обратиться за помощью к кураторам.
Нет, технические требования для программ, которые мы используем на курсе, невысокие. Вам хватит 4 ГБ оперативной памяти и процессора с частотой 1,6 ГГц.
Нет, всё ПО, которое вам понадобится, — бесплатное. На курсе мы расскажем, как его скачать, установить и настроить.
Вы можете изучать материалы курса 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.
Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей
Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.
Для этого понадобится договор на обучение на платформе, наша лицензия на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.
Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайтеФедеральной налоговой службы. В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.
Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.
Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.
Мы используем файлы cookie, для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Если вы не согласны на их использование, поменяйте настройки браузера.
Образовательные услуги оказываются ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)» на основании Лицензии № Л035-01298-77/00179609 от 19 января 2022 года.
Правообладатель ПО LMS «Skillbox 2.0» ООО «Скилбокс».
* деятельность компании Meta Platforms Inc., которой принадлежит Инстаграм / Фейсбук, запрещена на территории РФ в части реализации данной (-ых) социальной (-ых) сети (-ей) на основании осуществления ею экстремистской деятельности