Вы узнаете, как научить роботов видеть объекты в окружающем мире, чтобы решать задачи сельского хозяйства, промышленности, строительства и других отраслей. Все знания отработаете на практических заданиях, основанных на реальных кейсах из сельского хозяйства и логистики.

Стань Data Scientist с Netology! Получи профессиональные навыки в анализе данных и машинном обучении. Программа с практическими кейсами и экспертными менторами.

Стань экспертом в машинном обучении и анализе данных с Netology! Получи актуальные знания, практические навыки и сертификат в одном курсе. Профессиональное развитие и новые возможности ждут тебя здесь!

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

Научитесь анализировать медицинские данные и выйдите на новый уровень карьеры

Программа охватывает все этапы компьютерного зрения: от основ NumPy и OpenCV до продвинутых нейросетевых методов MediaPipe и YOLO. Вы научитесь обрабатывать изображения, видео, выполнять трансформации изображений, осваивать дополненную реальность с ArUco-маркерами, а также создавать собственные модели, обученные на своих данных. Особенностью курса является система автоматической проверки ваших решений на основе OpenCV.

• Освой ИИ без программирования — начни говорить на языке будущего!
• Искусственный интеллект
• Машинное обучение
• Нейронные сети
• Примеры применения ИИ
• Практика: ИИ-детектив
• Классификация
• Регрессия
• Кластеризация
• Прогнозирование
• Детектирование
• Распознавание речи
• Генерация
• Анализ текста
• Поиск аномалий
• Обучение с подкреплением
• Определение типа задачи в реальном проекте
• Практика: Сортируем кейсы
• Возможности и ограничения классических методов
• Данные и датасеты
• Популярные инструменты машинного обучения
• Оценки качества распознавания
• Применение машинного обучения
• Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов
• Что могут и не могут нейронные сети
• Обучение нейронных сетей
• Особенности внедрения нейронных сетей в проект
• Применение нейронных сетей
• Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek