Дмитрий Шадрин, Арсений Павлов Специалист по компьютерному зрению дронов

Подробное описание: Дмитрий Шадрин, Арсений Павлов Специалист по компьютерному зрению дронов

Дмитрий Шадрин, Арсений Павлов [Skillbox] Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям (2024)

Что будете изучать:
Через 8 месяцев обучения вы сможете писать код для роботов
на Python, чтобы учить машины видеть и анализировать данные предметов вокруг — от тостера до складской руки-манипулятора. С этим навыком вы сможете решать индустриальные задачи: учить дроны рисовать карты и сканировать состояние полей,
делать системы безопасности на производстве и много чего ещё!

Сколько вы сможете зарабатывать:
Специалисты, которые дарят машинам «зрение» — это те же AI-разработчики, просто с очень конкретной специализацией.
А значит, и зарплаты у них такие же высокие:
90 000 руб.
Junior от года
150 000 руб.
Middle 1-3 года
250 000 руб.
Senior3+ лет
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 сельском хозяйстве
например, обычная камера «увидит» в клубне картошки массу пикселей с превалирующим цветом #FBD080. Робот с компьютерным зрением поймёт: «Передо мной клубень, приступить к нарезанию картошки фри!»
В картографии
дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.
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.
В умных автомобилях
системы компьютерного зрения отвечают
за дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайших
объектов и их скорость.
В распознавании текста
компьютерное зрение используется, например, для перевода иностранного текста через камеру в Google- или Яндекс-переводчике. Вы наверняка пробовали эту функцию — а значит, и уже пользовались компьютерным зрением.
Чему вы научитесь:
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.
Понимать принципы функционального программирования
Сможете понимать логику языка. Работать с данными из сторонних источников. Использовать библиотеки Python и решать уравнения с помощью Python.
Использовать Python для решения задач
Научитесь решать прикладные математические задачи при помощи Python.
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.
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.

Подробнее о программе:
Python для инженеров
Научитесь автоматизировать работу с данными, решать технические и инженерные задачи с помощью языка программирования Python.
Математика для робототехников
Узнаете, как работать со сложными функциями и уравнениями. Изучите законы механики, линейной алгебры и основы теории вероятностей, чтобы проводить инженерные расчёты.
Компьютерное зрение
и нейросети для роботов
На примере задач для сельского хозяйства и производственных складов научитесь работать с AI-проектами.
Создадите решение компьютерного
зрения для прикладной задачи
в сельском хозяйстве

Спикеры курса:
Арсений Павлов, Олег Буличев, Дмитрий Петров, Дмитрий Шадрин