Програма курсу
Знайомство з Computer Vision
Ознайомитеся з завданнями, які допомагає розв'язати Computer Vision. Отримаєте загальну інформацію про те, як працює зорова система. Дізнаєтесь, які є колірні простори. Встановите бібліотеки NymPy, Matplotlib та OpenCV. Навчитеся виконувати прості операції за допомогою цих бібліотек.
Піксельні операції
Дізнаєтеся, що таке операції на рівні пікселів, і навчитеся читати гістограми. Створите найпростішу програму обробки цифрових зображень - наприклад, програму балансу білого кольору.
Лінійна фільтрація
Вивчите принцип роботи згортки. Навчитеся імплементувати фільтрацію та маніпулювати зображенням, використовуючи різні типи фільтрації.
Фільтри виділення кордонів
Дізнаєтеся, у чому сенс градієнтів зображень. Навчитеся імплементувати фільтри виділення меж. Опануєте алгоритм виділення контурів та фільтри в Canny.
Кодування та компресія зображень
Вивчите різницю між форматами зображень [raw, png, jpeg]. Розберете різницю між форматами H264 та H265. Дізнаєтеся, як працює стиснення із втратами, і навчитеся працювати з зображеннями в перетвореній формі. Спробуєте покращити якість зображення за допомогою інтелектуального квантування.
Image features [візуальні ознаки]
Дізнаєтеся, що таке візуальні ознаки, та ознайомитеся з типовими завданнями, які можна розв’язати з їхньою допомогою. Навчитеся виділяти кути за допомогою детектора Харріса. Вивчите алгоритми виявлення та опису ознак. Навчитеся застосовувати масштабно-інваріантну трансформацію ознак (SIFT).
Image matching [підстроювання зображень]
Ознайомитеся з завданнями, які розв'язує image matching. Вивчите принцип афінного перетворення та однорідних координат. Навчитеся використовувати гомографію для зображень. Розробите ректифікатор фотографій документів.
Machine Learning [машинне навчання]
Ознайомитеся з основними принципами роботи з моделями даних. Розберете різницю між класичною обробкою даних та машинним навчанням. Навчитеся будувати прості моделі з нуля та проводити їхню оптимізацію. Визначите різницю між machine learning та deep learning.
Детекція облич
Визначите, чим візуальні ознаки для детекції осіб відрізняються від інших об'єктів. Ознайомитеся з методом детекції Віоли-Джонса та методом бустингу. Навчитеся працювати з зображеннями, які містять обличчя, та здійснювати детекцію за допомогою OpenCV.
Трекінг
Вивчите основи роботи трекінгу та принципи роботи з цифровим відео. Розберете різницю між трекінгом та детекцією на практиці, реалізовуючи реальне робоче завдання.
Q&A-сесія
Нейронні мережі: part 1
Вивчите принципи роботи нейронних мереж. Отримаєте overview відкритих бібліотек TensorFlow та Keras. Навчитеся будувати й тренувати прості нейронні мережі. Спробуєте покращити модель нейронної мережі для класичної проблеми house pricing.
Нейронні мережі: part 2
Дізнаєтеся, як прискорити тренування нейронних мереж у кілька разів за допомогою GPU, та ознайомитеся з іншими перевагами графічного процесора. Ознайомитеся з хмарним сервісом Google Colaboratory та навчитеся будувати й тренувати моделі в ньому. Дізнаєтесь, навіщо проводити інспекцію баз даних.
Згорткові нейронні мережі: part 1
Вивчите принципи роботи згорткових нейронних мереж. Вивчите операції згортки та пулінгу. Навчитеся будувати й тренувати згорткові нейронні мережі.
Згорткові нейронні мережі: part 2
Ознайомитеся з проблемою перенавчання [overfitting]. Навчитеся розпізнавати проблеми в процесі навчання та застосовувати data augmentation у процесі тренування.
Згорткові нейронні мережі: part 3
Навчитеся розв'язувати задачу сегментації цифрових зображень. Вивчите принцип bottleneck. Побудуєте простий автоматичний енкодер для очищення зображень від шуму.
Воркшоп з нейронних мереж
Детекція об'єктів
Вивчите концепт детекції та bounding box. Навчитеся розпізнавати об'єкти в режимі реального часу, використовуючи принцип YOLO [You Only Look Once]. Ознайомитеся з алгоритмом NMS [Non-Maximum Suppression] та іншими архітектурами мереж для розпізнавання об'єктів [SSD, TinyYOLO, SqueezeDet]. Застосуєте YOLO, щоби розпізнати об'єкти на власному відео.
Згорткові нейронні мережі: що далі?
Ознайомитеся з популярними моделями згорткових нейронних мереж. Вивчите процес fine tuning та навчитеся працювати з model zoo. Дізнаєтеся, які проблеми виникають під час тренування згорткових нейронних мереж. Отримаєте рецепт успішного розв'язання проблем із використанням нейронних мереж.
Q&A-сесія
Презентація курсового проєкту
Особливості курсу
- Сильний контент
- Широкий набір інструментів
- Практика
- Кар'єра
Викладачі курсу
Ян Колода - Senior CV & ML Engineer at Gini GmbH
Больше информации
