Для кого этот курс?
Для преподавателей информатики, программирования, ИТ-дисциплин, которые хотят вести современные курсы по компьютерному зрению.

Для разработчиков и инженеров, планирующих внедрять системы распознавания образов, детекции объектов, видеоаналитики.

Для руководителей проектов в области ИИ, которым нужно понимать, как устроены технологии компьютерного зрения «под капотом».

Что вы изучите?
Программа состоит из пяти модулей, каждый завершается тестированием, а итог – защита собственного проекта.

Модуль 1. Формирование изображений (30 ч)
Познакомитесь с прикладными задачами компьютерного зрения, устройством камер, системами координат и калибровкой. Поймёте, как машины «видят» мир и с какими сложностями сталкиваются разработчики.

Модуль 2. Основы обработки изображений (30 ч)
Освоите ключевые библиотеки: Python Imaging Library (PIL), Matplotlib, NumPy, SciPy. Научитесь читать, преобразовывать, изменять размер, поворачивать, фильтровать изображения, работать с гистограммами, выделять края и текстуры.

Модуль 3. Компьютерное зрение (36 ч)
Изучите библиотеку OpenCV – главный инструмент для задач компьютерного зрения. Реализуете классификацию и кластеризацию изображений (метод K‑средних, иерархическую и спектральную кластеризацию), освоите поиск изображений по содержанию, сегментацию, выделение и трекинг движущихся объектов.

Модуль 4. Обработка и подготовка данных (36 ч)
Научитесь готовить наборы данных для обучения моделей: разметка (инструменты CVAT, Kaggle), форматы, требования к объёму данных. Освоите методы аугментации (поворот, сдвиг, изменение яркости, масштабирование) – чтобы даже с небольшим датасетом получать высокую точность.

Модуль 5. Введение в нейронные сети для компьютерного зрения (38 ч)
Разберётесь, что такое нейросети, как их классифицируют, какие этапы включает решение задачи (постановка, сбор данных, обучение, мониторинг, дообучение). Изучите адаптивные системы распознавания образов и на практике обучите нейронную сеть решать задачу компьютерного зрения.

Что вы сможете делать после курса?
Разрабатывать и тестировать программные компоненты систем искусственного интеллекта.

Создавать и внедрять решения на основе технологии компьютерного зрения.

Готовить и аугментировать данные для обучения моделей.

Использовать OpenCV, NumPy, SciPy и другие библиотеки для обработки изображений и видео.

Понимать, как строятся современные системы распознавания, детекции и трекинга объектов.

Как проходит обучение?
Очно-заочный формат с использованием онлайн‑курса, разработанного в ЧГУ на платформе Moodle.

Практики много – почти половина времени (48 часов) отведена на лабораторные работы и практические занятия.

Самостоятельная работа (110 часов) – это работа с кодом, подготовка датасетов, настройка моделей, выполнение проекта.

Технические требования: компьютер с процессором 2+ ядра, 8+ ГБ ОЗУ, доступ в интернет от 30 Мбит/с, среда Python.

Подробнее о программе