Освойте самую востребованную профессию в анализе данных.

• Работайте удаленно из любой точки мира
• Зарабатывайте от 180 000 ₽
• Специализируйтесь в узкой нише Data Science
• Получите доступ ко всем льготам для айтишников

• Освойте продвинутую математику с самых азов
• Научитесь создавать ML-модели и работать с нейронными сетями
• Получите реальный опыт на практических проектах
• Начните работать удаленно

Для кого этот курс?

Для студентов профильных ВУЗов, программистов и специалистов Data Science, которые:

• Хотят научиться решать задачи в области Computer Vision
• Уже знакомы с Deep Learning и нейронными сетями, и хотят расширить свои знания
• И просто тем, кому нравится работать с визуальной информацией (изображения, фотографии, видео, 3д-сцены)

Необходимые знания:

• Базовое знакомство с Python
• Базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)
• Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)

Что даст вам этот курс?

Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки. По ходу курса вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения таких задач как:

• Классификация и сегментация изображений
• Детекция и отслеживание объектов на видео
• Обработки и анализа трехмерных сцен
• Распознавание лиц и людей по силуэту
• Генерация и реконструкция изображений
• Описание действий, происходящих на видео
• Оптимизация и ускорение работы нейросетей
• Развертывание моделей в продакшн

Вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics, TensorRT,  ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие.

Во время курса вы:

• Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетей
• Научитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данных
• Узнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO 
• Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техник
• Узнаете как распознавать лица с высокой степенью точности
• Познакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видео
• Получите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сцены
• Попрактикуйтесь развертывать свою модель на сервере

Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 вакансий, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети.

Чтобы быть крутым специалистом в Machine Learning, недостаточно просто разобраться в принципах работы классических моделей. Нужно быть универсальным специалистом и понимать, как именно все работает, и тут понадобится математика.

Курс знакомит с основными понятиями, касающимися искусственного интеллекта (Artificial Intelligence,  AI), и службами в Microsoft Azure, которые можно использовать для создания таких решений. Вы узнаете об общих рабочих нагрузках искусственного интеллекта и возможности использования служб Azure для их поддержки.

ПОСЛЕ ИЗУЧЕНИЯ КУРСА ВЫ СМОЖЕТЕ:

• Описывать рабочие нагрузки и соглашения искусственного интеллекта.
• Описывать основные принципы машинного обучения в Azure.
• Описывать особенности рабочих нагрузок компьютерного зрения в Azure.
• Описывать особенности рабочих нагрузок в обработке естественного языка в Azure.
• Описывать особенности рабочих нагрузок разговорного искусственного интеллекта в Azure.

ДЛЯ КОГО

Курс предназначен для IT-специалистов, кому интересно узнать о типах решений, которые возможны на основе искусственного интеллекта, и сервисах в Microsoft Azure, которые можно использовать для их создания.

Продолжительность:  5 дней 40 ак.часов
Современные компании с большим количеством пользователей и клиентов имеют дело с огромными объемами данный. Традиционные парадигмы обработки/хранения/предоставления/анализа данных не подходят, когда объемы данных составляют сотни терабайт и они являются неструктуарованными. И здесь приходят на помощь технологии Big Data и машинного обучения, которые позволяют с использованием ряда фреймворков разработанных Google и Apache обеспечить работу и анализ таких объемов информации в заданные временные интервалы. К сожалению многие компании реализующие такие технологии не задумываются о вопросах безопасности в результате чего это приводит к утечкам и скандалам.