VISI: Учебный курс Computer vision на языке Python
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.
- 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.Подробнее описание программы можно посмотреть по ссылке:https://www.bigdataschool.ru/courses/visi-computer-vision
Регистрация