Курс Computer Vision від Beetroot Academy

Computer Vision — інтенсивна практична програма для інженерів і розробників без ML-освіти, які хочуть навчитися розпізнавати об’єкти, запускати власний YOLO-детектор і розуміти, як CV-моделі потрапляють на пристрій. Застосування: від комерційного продукту до defence та dual-use.

За 6 живих занять ти проходиш повний ланцюг Computer Vision: від зображення як числового масиву до власноруч дотренованого детектора. Уся практика — у Google Colab, з безкоштовним GPU; нічого встановлювати локально не треба. Вища математика і попередній досвід з CV не потрібні, достатньо року програмування будь-якою мовою та базової інтуїції про масиви й матриці.

Програма
→ Зображення як дані: H×W×C, колірні простори, гістограми, аугментація
→ Класичний CV в OpenCV: фільтри, краї, контури, морфологія, підрахунок об’єктів
→ Нейромережі та transfer learning: ResNet, тренування класифікатора на GPU
→ Детекція з YOLOv8: від першого запуску до вибору nano/small/medium під ресурси
→ Fine-tuning на власних даних: збір і розмітка через Roboflow, метрики mAP/precision/recall
→ Сегментація: YOLO-seg і SAM, коли потрібна маска, а коли рамка
→ Edge deployment: експорт в ONNX, компроміс розмір/швидкість/точність
→ Dual-use контекст у кожному блоці: aerial view, тепловізор, малі об’єкти, камуфляж

Для кого

• Web-, backend- та системні розробники, які хочуть розуміти, як алгоритми бачать зображення
• Embedded-розробники на C/C++, яким потрібне розпізнавання об’єктів на обмеженому залізі
• Випускники Embedded Development, що хочуть добудувати CV-пайплайн поверх заліза
• Інженери, які цілять у Defence Tech і dual-use проєкти з комп’ютерним зором
• Розробники суміжних напрямів, які хочуть працювати з реальними системами розпізнавання

Деталі
Старт: 29 липня
6 живих занять, 12 годин з тренером
6 Colab-ноутбуків
Власноруч дотренований YOLO-детектор у портфоліо
Онлайн
Українською мовою

Реєстрація

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!