Ваши результаты после Computer Vision School: Портфолио из 4 реальных web-приложений с CV проектами. Сертификат о прохождении программы. Навык моментального создания мощных приложений с CV через vibe coding. Программа: Занятие 1. Object Detection и Tracking. Детекция объектов на изображениях и видео с использованием готовых моделей. Поиск и классификация объектов, отслеживание перемещения в кадре и подсчет их количества. Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки и обработки изображений и видео с визуализацией результатов. Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): генерация кода для инференса моделей, обработки видео и трекинга объектов. Занятие 2. Сегментация изображений. Выделение объектов на уровне пикселей с помощью современных моделей сегментации. Интерактивное выделение объектов, получение масок и работа с изображениями для удаления фона и точного выделения элементов сцены. Разработка web-приложения в Google AI Studio для работы с изображениями и получения масок. Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): обработка изображений, вызов моделей сегментации и возврат результатов в интерфейс. Занятие 3. Обучение нейросети с нуля для классификации изображений. Полный цикл обучения модели классификации: подготовка датасета, разделение на обучающую и тестовую выборки, обучение модели и оценка качества. Основные метрики, визуализация процесса обучения и результатов. Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки изображений и получения предсказаний. Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): настройка обучения моделей, сохранение весов и инференс для новых данных. Занятие 4. Большое исследования рынка CV и разбор ключевых CV задач. Анализ рынка CV, обзор всех типов СV задач, ключевые области применения. Примеры использования в разных отраслях, разбор ТОП мировых и российских кейсов внедрения CV. Возможности и перспективы направления CV в 2026 году. Оценка текущего рынка вакансий и требований к специалистам. Дополнительный модуль: Временные ряды и табличные данные: анализ и прогнозирование. Работа с табличными данными и временными рядами, включая подготовку данных, построение моделей и оценку качества прогнозов. Разработка web-приложения в Google AI Studio для ввода параметров и получения прогнозов. Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): загрузка данных, обучение модели и генерация прогнозов на новых значениях. Спикер Computer Vision School - Дмитрий Романов Senior AI Senior .net в Luxoft AI разработчик с 2003 года Руководитель IT проектов с 2011 года Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс
