Расширение наборов данных для нейросетей компьютерного зрения
Освойте методы генерации и аугментации данных — решайте проблему дефицита датасетов
О программе
Даже самые продвинутые алгоритмы в сфере компьютерного зрения не смогут работать эффективно без достаточного объёма качественных данных для обучения.
Курс поможет справиться с ключевыми трудностями: нехваткой качественных изображений для обучения моделей, долгими процессами ручного сбора и разметки данных, а также низкой результативностью нейросетей при работе с новыми данными.
Вы освоите современные методы — аугментацию, генеративные модели (GAN, VAE) и 3D‑моделирование, — которые позволяют создавать и расширять наборы данных без трудоёмкого ручного сбора. В результате вы сможете ускорять разработку, сокращать затраты, повышать точность моделей и масштабировать решения под новые задачи.
Курс подойдет
Разработчикам и инженерам в области ИИ и компьютерного зрения
Повышайте точность моделей даже при ограниченном исходном наборе данных
Специалистам по данным (Data Analysts/Engineers)
Расширьте арсенал инструментов и сократите время на подготовку данных в разы
Научным сотрудникам и аспирантам
Cоздавайте собственные датасеты для уникальных исследований
Через 2 месяца вы сможете
Понимать, как устроены нейросети компьютерного зрения
Разбираться в принципах работы CNN и архитектуры YOLO и понимать, как требования к данным влияют на качество моделей.
Расширять и улучшать датасеты
Применять аугментацию и синтетическую генерацию изображений для повышения устойчивости и точности нейросетей.
Использовать генеративные модели
Работать с VAE и GAN для создания новых данных и решения задачи дефицита обучающих выборок.
Готовить данные под реальные задачи
Формировать, обрабатывать и анализировать датасеты для обучения моделей компьютерного зрения.
Обучать и оценивать модели
Создавать классификаторы и детекторы объектов, анализировать результаты обучения и качество моделей.
Работать с инструментами
Использовать Roboflow, Python-библиотеки для аугментации и генерации данных, а также средства 3D-моделирования.
Документ об окончании
Вы получите удостоверение о повышении квалификации ведущего технического вуза России с занесением в Федеральный реестр документов об образовании. Программа разработана на основе профессионального стандарта 06.042 «Специалист по большим данным».
Программа обучения
Тема 1. Нейросети компьютерного зрения
Тема 2. Проблемы формирования систем КЗ и способы их решения
Тема 3. Аугментация
Тема 4. Расширение датасета при помощи генеративных НС
Итоговая аттестация
Преподаватели
Кульшин Роман Сергеевич
Генеральный директор ООО «ЭТИКОН», ассистент кафедры автоматизации обработки информации
Зарипов Алексей Вячеславович
Ассистент кафедры автоматизации обработки информации
Стоимость обучения
Рассрочка без банка
оплачивайте обучение без вмешательства банка. Мы будем регулярно напоминать о платежах
Сэкономьте 13% стоимости,
воспользовавшись правом на налоговый вычет
Не нашли то,
что искали?
Заполните форму или свяжитесь с нами в удобном мессенджере