Запись [Skillbox] Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям (Дмитрий Шадрин, Арсений Павлов)

​

Что такое компьютерное зрение
Это область искусственного интеллекта, задача которой научить компьютеры видеть объекты, а не набор пикселей. Занимаются компьютерным зрением AI-разработчики — специалисты по машинному обучению и нейросетям.
В умных автомобилях системы компьютерного зрения отвечаютза дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайшихобъектов и их скорость.
В строительстве умные камеры следят за безопасностью рабочих и предотвращают несчастные случаи. Скажем, если какой-то рабочий оставил балку в опасной близости от края здания, камера зафиксирует это и передаст руководству.
Например, обычная камера «увидит» в клубне картошки массу пикселей с превалирующим цветом
И таких сфер применения очень много! В картографии дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.

Программа курса
Программа состоит из 3 курсов. В начале вы узнаете, как писать код для роботов и дронов на Python, потом разберётесь в робототехнической математике, а затем научитесь создавать проекты с компьютерным зрением.
Python для инженеров
Математика для робототехников
Компьютерное зрение и нейросети для роботов

Чему вы научитесь:

1. Ориентироваться в задачах Machine Learning и компьютерного зрения
   Узнаете сильные и слабые стороны разных нейросетей. Сможете безошибочно определить, какая архитектура лучше подходит для решения конкретной задачи.
2. Понимать принципы функционального программирования
   Сможете понимать логику языка. Работать с данными из сторонних источников. Использовать библиотеки Python и решать уравнения с помощью Python.
3. Использовать Python для решения задач
   Научитесь решать прикладные математические задачи при помощи Python.
4. Разрабатывать решения в области Machine Learning и компьютерного зрения
   Освоите Python-библиотеки PyTorch, Keras, TensorFlow и другие. Научитесь правильно собирать и размечать данные, обучать и тестировать модели.
5. Использовать математику в робототехнике
   Получите весь необходимый объём знаний из высшей математики для решения основных задач робототехники. Научитесь использовать теорию вероятностей, дифференциальное исчисление, численные методы для построения сложных моделей.