О курсе
Компьютерное зрение — один из наиболее востребованных разделов AI, лежащий в основе автономных автомобилей, медицинской диагностики, систем безопасности и промышленной автоматизации. Этот курс проведёт вас от базовых концепций обработки изображений до создания систем реального времени с применением современных архитектур CNN, Vision Transformer и YOLO.
Вы будете работать с PyTorch и TensorFlow — двумя ведущими фреймворками отрасли — и создадите полноценные пайплайны: от сбора и аугментации данных до деплоя модели в edge-устройства и облако. По завершении курса у вас будет портфолио из 6 Computer Vision проектов.
Чему вы научитесь
Требования
- Знание Python на уровне промежуточного (ООП, NumPy)
- Базовое понимание линейной алгебры (матрицы, свёртки)
- Знакомство с основами машинного обучения приветствуется
Кому подходит этот курс
Инженеры-программисты, желающие специализироваться в Computer Vision; исследователи из медицины, робототехники и производства; разработчики мобильных приложений с AI-фичами; специалисты по безопасности и видеоаналитике. Если ваша работа связана с изображениями или видео — этот курс откроет новые возможности.
Индустриальные применения, которые вы изучите
Программа курса (58 уроков)
Виктор Лисовский
Виктор специализируется на Computer Vision с 2014 года. До Nexor работал в Waymo над системами восприятия среды для автономных автомобилей, а также в медтехнологической компании PathAI, где разрабатывал алгоритмы диагностики онкологических заболеваний по гистологическим снимкам.
Автор 12 публикаций на CVPR и ICCV. Kaggle Grandmaster в направлении Computer Vision. Его подход — обучение через реальные производственные задачи, а не академические упражнения.
Я инженер-робототехник. Этот курс дал мне всё необходимое для интеграции CV в наши дроны. Особенно ценны секции про деплой на Jetson и оптимизацию через TensorRT — нигде больше такого подробного материала я не нашёл.
Работаю рентгенологом и хотела понять, как AI работает с медицинскими изображениями. Курс превзошёл все ожидания — теперь я могу сама прототипировать решения для нашей клиники. Виктор объясняет сложные вещи с редкой ясностью.
- ✓ 58 видео-уроков HD качества
- ✓ 42 часа учебного материала
- ✓ 6 полноценных CV-проектов
- ✓ Доступ к GPU-серверам (A100)
- ✓ Размеченные датасеты для практики
- ✓ Еженедельные live code reviews
- ✓ Сертификат Nexor CV Engineer
- ✓ Пожизненный доступ к материалам
- ✓ Поддержка ментора 12 месяцев
- ✓ 30-дневная гарантия возврата
Узнать условия →