Подскажите, с чего начать изучать computer vision, нейросети, т. д.?
Сделай небольшой проектец:
купи веб-камеру, наладь через неё картинку, напиши софт для хавания картинки (покадрово), и напиши сетку для распознавания на картинке каких-то предметов.
В принципе по computer vision на википедии можно неделю читать, чтобы получить общее представление. По нейросетям — тоже. могут попадаться интересные сайты по областям, например sites.google.com/...roundsubtraction/overview
Если посмотреть этот видос m.youtube.com/watch?v=rHBEvlEgFSE с 34:20, то станет понятно, что в дата суенсе можно работать без знаний даже линейной алгебры.
Суть вопроса конечно понятна, мой ответ лишь состоял в том, что если есть желание просто вкатиться в дата суенс, то в укр реалиях можно вообще ничего не знать. Достаточно уметь хорошо себя продавать и много пиариться на всевозможных митапах. Само собой, что если при этом знать все базовые предметы первых 3х курсов мехмата на твердые 3+, то успех просто обеспечен.
Линейная алгебра (хотя бы до eigenvalues/eigenvectors, потому что на них очень много хорошей теории) и статистика (хотя бы базовый курс) — можно найти на MIT OpenCourse. Заказать книгу по OpenCV от одного из авторов библиотеки: Learning OpenCV 3. Пробовать брать простые заказы на Upwork.
26 коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівСделай небольшой проектец:
купи веб-камеру, наладь через неё картинку, напиши софт для хавания картинки (покадрово), и напиши сетку для распознавания на картинке каких-то предметов.
Так и научишься. :)
С книжки по OpenCV
та там больше 50% статей пишется, а в реальности данные по КЗ составляют меньше процента... Толку?
В принципе по computer vision на википедии можно неделю читать, чтобы получить общее представление. По нейросетям — тоже.
могут попадаться интересные сайты по областям, например sites.google.com/...roundsubtraction/overview
Если посмотреть этот видос
m.youtube.com/watch?v=rHBEvlEgFSE
с 34:20, то станет понятно, что в дата суенсе можно работать без знаний даже линейной алгебры.
Суть вопроса конечно понятна, мой ответ лишь состоял в том, что если есть желание просто вкатиться в дата суенс, то в укр реалиях можно вообще ничего не знать. Достаточно уметь хорошо себя продавать и много пиариться на всевозможных митапах. Само собой, что если при этом знать все базовые предметы первых 3х курсов мехмата на твердые 3+, то успех просто обеспечен.
жестко) но зачастую- правда
ну программирование тем более знать не обязательно. Можно обойтись Паскалем на уровне школы.
Не надо передергивать. Речь шла только об уровне компетенции в математике.
А помоему о программировании....Его знать, в отличии от математики, вообще не обязательно.
для веба — WebVR webvr.info например.
Насчет джавы и плюсов не знаю какие библиотеки/фреймворки для разных модных технологий там счас юзаются.
А так в целом думаю очень желательно знать разную высшую математику (линейная алгебра, теория множеств, лямбда исчисление и прочий матан).
кстати по этой тематике в инете можно найти статью на инглише в формате *.pdf про небезызвестную Alfa Zero (вот — arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf )
Линейная алгебра (хотя бы до eigenvalues/eigenvectors, потому что на них очень много хорошей теории) и статистика (хотя бы базовый курс) — можно найти на MIT OpenCourse. Заказать книгу по OpenCV от одного из авторов библиотеки: Learning OpenCV 3. Пробовать брать простые заказы на Upwork.
Upwork? Хіба буває DS на фрілансі?
На фрилансе — не знаю, но удаленку ДС с Пайтоном встречал больше нескольких вакансий.
Я бы разделял computer vision и data science. А так, да — на Upwork полно задач из обоих областей.
с линейной алгебры
opencv.org
deeplearning.ai
З математики, статистики та англійської.
З Пітона.
вот есть подборка от ринга, которые этим занимаются ring-ukraine.com/cv-guide