![[Д. Шадрін, А. Павлов] [Skillbox] Фахівець з комп’ютерного зору дронів та нейромереж (2024)](https://flamingo.courses/wp-content/uploads/2025/01/pajjton.png)
Що вивчатимете:
Через 8 місяців навчання ви зможете писати код для робота Python, щоб вчити машини бачити і аналізувати дані предметів навколо – від тостера до складської руки-маніпулятора. З цією навичкою ви зможете вирішувати індустріальні завдання: вчити дрони малювати карти та сканувати стан полів, робити системи безпеки на виробництві та багато чого ще!
Що таке комп’ютерний зір:
Це область штучного інтелекту
завдання якої навчити комп’ютери бачити об’єкти, а чи не набір пікселів. Займаються комп’ютерним зором AI-розробники – фахівці з машинного навчання та нейромереж.
У сільському господарстві
наприклад, звичайна камера “побачить” у бульбі картоплі масу пікселів з превалюючим кольором #FBD080. Робот з комп’ютерним зором зрозуміє: «Переді мною бульба, приступити до нарізування картоплі фрі!»
У картографії
дрони з комп’ютерним зором допомагають будувати докладні карти місцевості. Такі карти дуже потрібні, наприклад, у геодезії чи будівництві для аналізу рельєфу.
У будівництві
розумні камери стежать за безпекою робітників і запобігають нещасним випадкам. Скажімо, якщо якийсь робітник залишив балку в небезпечній близькості до краю будівлі, камера зафіксує це і передасть керівництву.
У розумних автомобілях
системи комп’ютерного зору відповідають за додатковий рівень безпеки, розраховуючи відстань до найближчих об’єктів та їх швидкість.
У розпізнаванні тексту
комп’ютерний зір використовується, наприклад, для перекладу іноземного тексту через камеру в Google або Яндекс-перекладачі. Ви, напевно, пробували цю функцію — а значить, і вже користувалися комп’ютерним зором.
Чого ви навчитеся:
Орієнтуватися у завданнях Machine Learning та комп’ютерного зору
Дізнаєтеся сильні та слабкі сторони різних нейромереж. Чи зможете безпомилково визначити, яка архітектура краще підходить для вирішення конкретного завдання.
Розуміти принципи функціонального програмування
Чи зможете розуміти логіку мови. Працювати з даними із сторонніх джерел. Використовувати бібліотеки Python та вирішувати рівняння за допомогою Python.
Використовувати Python для вирішення завдань
Навчіться вирішувати прикладні математичні завдання за допомогою Python.
Розробляти рішення в галузі Machine Learning та комп’ютерного зору
Освойте Python-бібліотеки PyTorch, Keras, TensorFlow та інші. Навчіться правильно збирати та розмічати дані, навчати та тестувати моделі.
Використовувати математику у робототехніці
Отримайте весь необхідний обсяг знань з математики для вирішення основних завдань робототехніки. Навчіться використовувати теорію ймовірностей, диференціальне числення, чисельні методи для побудови складних моделей.
Докладніше про програму:
Python для інженерів
Навчіться автоматизувати роботу з даними, вирішувати технічні та інженерні завдання за допомогою програми Python.
Математика для робототехніків
Дізнаєтеся, як працювати зі складними функціями та рівняннями. Вивчіть закони механіки, лінійної алгебри та основи теорії ймовірностей, щоб проводити інженерні розрахунки.
Комп’ютерний зір та нейромережі для роботів.
На прикладі завдань для сільського господарства та виробничих складів навчитеся працювати з AI-проектами.
Створіть рішення комп’ютерного зору для прикладного завдання в сільському господарстві
Спікери курсу:
Арсеній Павлов, Олег Булічов, Дмитро Петров, Дмитро Шадрін