Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
COMPUTER VISION НА PYTHON
Вендор
Тематика
Тип курса
Авторский
Длительность
40 ак. часов
Ближайшая дата
01 июл 2024
Стоимость
90 000 RUB
Описание
Данный курс является введением в тематику решения задач компьютерного зрения. В курсе будут описаны современные подходы по обработке изображений и видео, а также передовые методы детектирования, сегментации и трекинга объектов на них. Основной акцент будет сделан на практическое применение искусственных нейронных сетей и использование фреймворков для работы с ними. Конкретно Вы познакомитесь с возможностями таких библиотек языка Python, как OpenCV для обработки изображений, Tensorflow для создания и обучения нейронных сетей, TensorRT для оптимизации нейросетевых архитектур, а также с фреймворком Flask для создания простых API решений и Tensorflow Serving для внедрения архитектур нейронных сетей в production. По итогам курса участники создадут прототипы модулей для решения 2х промышленных задач по распознаванию текста на изображении и детектирования местоположения человека на видео. Полученные участниками навыки будут вполне достаточны для дальнейшей самостоятельной поддержки и улучшения качества разработанных модулей.
Кому полезен курс
Разработчики, которым необходимо получение экспертизы в области обработки изображений и видео, а также решения задач компьютерного зрения, встречающихся на производстве.
Необходимая подготовка
- опыт программирования на Python
- знание основ математического анализа и математической статистики
Программа курса
- Введение в CV и основы нейронных сетей
Теоретическая часть: основные типы задач CV. Основы нейронных сетей.
Практическая часть: решение задачи классификации изображений - Алгоритмы предобработки изображений
Теоретическая часть: библиотеки для предобработки изображений Opencv и PIL
Практическая часть: возможности библиотек Opencv и PIL, построение алгоритма предобработки изображений в задаче классификации - Свёрточные нейронные сети, архитектура свёрточных нейронных сетей, подходы к обучению нейронных сетей, аугментация данных
Теоретическая часть: слои свёрточных нейронных сетей, принципы построения. Алгоритм обратного распространения ошибки, типы оптимизаторов
Практическая часть: построение и обучение свёрточных нейронных сетей from scratch - Предобученные нейронные сети (transfer learning), переобучение нейронных сетей, коллбеки
Теоретическая часть: основные архитектуры предобученных нейронных сетей, кастомизация предобученных нейронных сетей. Переобучение нейронных сетей, методы борьбы с переобучением.
Практическая часть: использование предобученной нейронной сети для классификации. - Детектирование объектов на изображении / видео
Теоретическая часть: архитектуры нейронных сетей для детектирования объектов. Yola, SSD. Метрики качества детектирования объектов
Практическая часть: решение задачи детектирования объектов, работа с видео потоком. - Сегментация объектов на изображении
Теоретическая часть: архитектуры нейронных сетей для сегментации объектов. Метрики качества сегментации объектов.
Практическая часть: решение задачи сегментации объектов, работа с видео потоком. - Трекинг объектов на видео
Теоретическая часть: алгоритмы трекинга объектов на видео
Практическая часть: трекинг объектов на видео - Tensorflow ZOO
Теоретическая часть: подбор нейронной сети из Tensorflow ZOO. Алгоритм обучения выбранной нейронной сети из Tensorflow ZOO.
Практическая часть: разметка датасета, решение кастомной задачи детекции объектов. - Внедрение нейронной сети в production
Теоретическая часть: Flask, Docker. Способы внедрения нейронной сети в production.
Практическая часть: построение сервиса с использованием нейронной сети - Оптимизация нейронной сети для использования в production
Теоретическая часть: Tensorflow Serving, TensotRT. Способы оптимизации нейронной сети и использования Tensorflow serving поддержки и контроля версий в production.
Практическая часть: улучшенный сервис с использованием Tensorflow Serving.
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
Доступные формы обучения
Описание фомата
Очная форма – это классическая форма обучения. Студенты посещают занятия в специально оборудованном классе на территории учебного центра в соответствии с установленным расписанием.
Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время начала обучения – 10:00.
Преимущество очного обучения – это личный контакт с тренером-преподавателем и с остальными студентами курса. Во время обучения студенты сдают лабораторные работы вендоров, к которым предоставляется доступ, а также лабораторные работы, специально разработанные тренерами-преподавателями. Обучающиеся выполняют практические занятия, получая доступ к оборудованию или при помощи его эмуляции.
Описание фомата
Дистанционное (онлайн) обучение проводится с применением Системы Дистанционного обучения УЦ Микротест - системы Mirapolis. По форме и содержанию дистанционное обучение полностью совпадает с аналогичными очными курсами.
Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время проведения обучения с 10:00 до 17.00.
Обучение проходит в реальном времени с преподавателем. В процессе обучения вы сможете задавать вопросы – в чате или голосом во время занятия. В зависимости от программы курса, каждому студенту предоставляется доступ к стенду с лабораторными работами. Для закрепления материала курса вам будут доступны записи прошедших вебинаров в вашем личном кабинете в ЛК Mirapolis.
Данный формат обучения позволяет существенно сократить командировочные издержки.
Расписание курса
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: Москва, Дербеневская наб. д. 7 стр.5, 5 этаж.
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку