Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям

Чему вы научитесь в процессе обучения

За восемь месяцев курса вы освоите программирование роботов на языке Python, что позволит обучать машины распознавать и анализировать объекты вокруг — будь то бытовой тостер или промышленный манипулятор на складе. Эти навыки помогут вам решать реальные производственные задачи: от создания карт дронов и мониторинга сельскохозяйственных полей до разработки систем безопасности на заводах и многого другого.

Что представляет собой компьютерное зрение

• Область искусственного интеллекта, направленная на то, чтобы машины воспринимали объекты, а не просто набор пикселей. Эту сферу развивают специалисты по искусственному интеллекту, работающие с нейросетями и машинным обучением.
• Пример из сельского хозяйства: стандартная камера фиксирует множество пикселей с оттенком #FBD080, а система с компьютерным зрением распознаёт клубень картофеля и даёт команду на его нарезку для фри.
• Картографические задачи: дроны с компьютерным зрением создают детализированные карты местности, что незаменимо в геодезии и строительстве для оценки рельефа.
• Безопасность на стройке: интеллектуальные камеры контролируют рабочие зоны и предупреждают руководство о потенциальных опасностях, например, если балка оказалась слишком близко к краю здания.
• Автомобильные технологии: системы компьютерного зрения обеспечивают дополнительную защиту, измеряя расстояние и скорость объектов вокруг машины.
• Распознавание текста: функции перевода через камеры в приложениях, таких как Google Translate или Яндекс.Переводчик, используют именно компьютерное зрение, с которым вы уже знакомы.

Основные навыки, которые вы получите

• Разбираться в задачах машинного обучения и компьютерного зрения: научитесь определять сильные и слабые стороны различных нейросетевых архитектур и подбирать оптимальное решение для конкретных задач.
• Разрабатывать ML-решения: освоите популярные Python-библиотеки — PyTorch, Keras, TensorFlow и другие. Научитесь собирать и размечать данные, обучать и тестировать модели.
• Понимать функциональное программирование: овладеете логикой языка Python, научитесь работать с внешними данными, использовать встроенные библиотеки и решать математические уравнения программным способом.
• Применять математические знания в робототехнике: получите необходимые навыки из высшей математики — теория вероятностей, дифференциальное исчисление, численные методы — для построения и анализа сложных моделей.
• Использовать Python для практических задач: научитесь применять программирование для решения прикладных математических и инженерных проблем.