Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «Компьютерное зрение с Python»
Создавать прикладные системы анализа изображений. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: сервис классификации изображений с оценкой качества.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Изображение как данные» на практическом примере
- Проектировать «OpenCV и преобразования» на практическом примере
- Применять «Фильтры и контуры» на практическом примере
- Проверять «Подготовка датасета» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Классификация» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «CNN» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Изображение как данные
«Изображение как данные» простыми словами — это умение подготовить маленький набор изображений, выполнить одно преобразование или предсказание и вручную разобрать ошибки.
OpenCV и преобразования
«OpenCV и преобразования» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Фильтры и контуры
«Фильтры и контуры» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Подготовка датасета
«Подготовка датасета» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Классификация
«Классификация» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
CNN
«CNN» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Transfer learning
«Transfer learning» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Аугментации
«Аугментации» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Метрики
«Метрики» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Инференс
«Инференс» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
API и оптимизация
«API и оптимизация» простыми словами — это умение зафиксировать контракт, реализовать успешный обмен и обработать таймаут, повтор и некорректный ответ.
Итоговый сервис
«Итоговый сервис» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
сервис классификации изображений с оценкой качества
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования.
Инструменты курса
Python, OpenCV, PyTorch
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 21 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.