Нейронные сети, компьютерное зрение и библиотека PyTorch
направление:
Курс «Нейронные сети, компьютерное зрение и библиотека PyTorch» ориентирован на практическое освоение современных методов глубокого обучения с акцентом на компьютерное зрение. Участники изучат, как разрабатывать, обучать и оптимизировать нейросетевые модели с использованием PyTorch и Python, решая реальные задачи, такие как классификация изображений, сегментация, генерация контента и работа с мультимодальными данными. Программа сочетает лекции, практические занятия и проектную работу, включая актуальные кейсы 2025 года, такие как интеграция ИИ в автономные системы, медицинскую диагностику и генеративные модели. Участники также познакомятся с новейшими трендами, такими как использование моделей-трансформеров для задач компьютерного зрения (Vision Transformers) и автоматизация процессов через MLOps.
Предварительные требования
• Базовые знания Python.
• Элементарное понимание машинного обучения, линейной алгебры и статистики.
• Навыки работы с библиотеками pandas, NumPy и основы программирования.
По окончании курса слушатели смогут:
• Разрабатывать и обучать нейросетевые модели для задач компьютерного зрения (классификация, сегментация, детекция объектов).
• Применять передовые архитектуры, такие как Vision Transformers и генеративные модели (GAN, Diffusion Models).
• Интерпретировать и оптимизировать модели с использованием современных инструментов (Grad-CAM, SHAP).
• Разворачивать модели в продакшен через REST API и интегрировать их в MLOps-пайплайны.
• Работать с мультимодальными данными, объединяя изображения и текст для комплексных задач.
• Базовые знания Python.
• Элементарное понимание машинного обучения, линейной алгебры и статистики.
• Навыки работы с библиотеками pandas, NumPy и основы программирования.
По окончании курса слушатели смогут:
• Разрабатывать и обучать нейросетевые модели для задач компьютерного зрения (классификация, сегментация, детекция объектов).
• Применять передовые архитектуры, такие как Vision Transformers и генеративные модели (GAN, Diffusion Models).
• Интерпретировать и оптимизировать модели с использованием современных инструментов (Grad-CAM, SHAP).
• Разворачивать модели в продакшен через REST API и интегрировать их в MLOps-пайплайны.
• Работать с мультимодальными данными, объединяя изображения и текст для комплексных задач.
Преподаватель курса - Сергеев Олег
Формат обучения:
Обучение проводится дистанционно по будням по 2 ак. часа в день с 10.00 до 11.30 по Московскому времени.
Цель курса:
• Освоить разработку и оптимизацию нейросетевых моделей с использованием PyTorch.
• Научиться применять архитектуры глубокого обучения для задач компьютерного зрения и мультимодальных данных.
• Изучить современные методы интерпретации, оптимизации и развёртывания моделей.
• Разработать и внедрить собственный проект, готовый к использованию в реальных бизнес-сценариях.
Аудитория курса:
Курс предназначен для специалистов по анализу данных, разработчиков, исследователей и IT-менеджеров, которые хотят углубить свои знания в области нейронных сетей и компьютерного зрения. Программа подойдёт тем, кто имеет базовые навыки работы с Python, знаком с основами машинного обучения и стремится освоить передовые подходы к разработке ИИ-решений.