[OTUS] Компьютерное зрение. Часть 2 из 4 (2020)
Курс компьютерного зрения от OTUS. Часть 2: классификация, сегментация, обнаружение объектов, трекинг, 3D-зрение. Практика на Python с PyTorch, TensorFlow, OpenCV.
Что вы получите:
✓️ Доступ сразу после оплаты
✓️️ Архив из 80 000+ курсов и 600 000+ книг
✓️️ Новые курсы каждый день
Скидка -98% для новых пользователей
Нажимая кнопку, вы подтверждаете согласие с Условиями предоставления услуг
✓️ Доступ сразу после оплаты
✓️️ Архив из 80 000+ курсов и 600 000+ книг
✓️️ Новые курсы каждый день
Нажимая кнопку, вы подтверждаете согласие с Условиями предоставления услуг
🥇 Выдаем сертификат
Вы можете получить сертификат об окончании курса в личном кабинете в любое время.
Защита данных
Сайт работает только с публичной информацией и соблюдает требования GDPR, CCPA/CPRA, 152-ФЗ и международных стандартов защиты персональных данных.
Описание и детали
Ведущий образовательной программы: OTUS
Этот курс — ваш следующий шаг в освоении передовых технологий искусственного интеллекта. Он предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания и перейти от основ к решению сложных, реальных проблем с помощью компьютерного зрения.
Что делает этот курс особенным?
Интенсивная трехмесячная программа превратит вас в специалиста, способного самостоятельно вести проекты от концепции до внедрения.
- Вы научитесь разрабатывать и внедрять системы компьютерного зрения для актуальных бизнес-задач.
- Вы овладеете навыками скоростного прототипирования и эффективной проверки рабочих гипотез.
- Вы освоите весь цикл разработки, завершая проекты готовыми к промышленному использованию решениями.
Практическая часть курса включает в себя работу с ключевыми направлениями:
- Технологии классификации и семантической сегментации изображений.
- Методы обнаружения и идентификации объектов на статичных кадрах и в видеопотоке.
- Алгоритмы трекинга для слежения за движущимися объектами.
- Принципы генерации изображений и вопросы безопасности нейросетевых моделей.
- Основы работы с 3D-данными и трехмерным зрением.
В рамках обучения вы получите практический опыт работы с основными библиотеками и фреймворками на Python, такими как PyTorch, TensorFlow и OpenCV, что позволит вам уверенно выбирать и применять нужный инструмент для любой задачи.
Не упустите шанс стать востребованным экспертом в одной из самых быстрорастущих областей IT. Этот курс — ваш структурированный путь к продвинутым навыкам, которые высоко ценятся на рынке труда. Инвестируйте в свои знания сегодня, чтобы завтра создавать технологии будущего. Практические навыки, полученные здесь, позволят вам сразу приступить к сложным проектам или начать карьеру в ведущих компаниях. Регистрируйтесь сейчас, чтобы обеспечить себе место в группе и начать обучение в ближайший старт. Ваше профессиональное преображение начинается с этого решения.
Отзывы
Разработчик CV-алгоритмов
02.12.2025, Регион: Санкт-Петербург
Проект по трекингу на производственной линии уже внедряем! Брал курс для структурирования опыта, а получил готовое решение для портфолио.
Источник: up-skills.ru
Computer Vision Researcher
21.11.2025, Регион: Новосибирск
Для исследователя, который постоянно находится в потоке статей, этот курс оказался полезной систематизацией. Рассмотрели ключевые архитектуры и подходы, которые сейчас на слуху, но с фокусом на реализацию. Хотелось бы больше глубины в теме adversarial attacks, но в целом баланс между теорией и практикой выдержан хорошо. PyTorch + OpenCV — тот стек, который и нужен.
Источник: up-skills.ru
Инженер по машинному обучению
04.11.2025, Регион: Москва
Отлично.
Источник: up-skills.ru
Инженер по машинному обучению
14.10.2025, Регион: Москва
Курс стал отличным структурирующим продолжением после базовых знаний. Особенно ценными были модули по трекингу объектов в видео и работе с 3D-данными — материал подавался с четким акцентом на промышленное применение. Практические задания заставили по-новому взглянуть на задачи сегментации, а живое обсуждение проектов с преподавателем дало понимание, как избегать типичных ошибок при внедрении. Теперь чувствую себя гораздо увереннее в планировании полного цикла CV-проекта.
Источник: up-skills.ru
Data Scientist
09.09.2025, Регион: Екатеринбург
Интенсивно. Очень интенсивно. Иногда не хватало времени на осмысление, но результат того стоит: за три месяца прошли путь от классификации изображений до генеративных моделей. Сложнее всего дался модуль по 3D, но материалы и поддержка куратора помогли разобраться. Главный плюс — теперь я могу не просто обучить модель, а спроектировать и обосновать всю систему целиком для заказчика. Рекомендую тем, кто готов погрузиться с головой.
Источник: up-skills.ru
Рекомендации
Курс по компьютерному зрению от OTUS. Изучение нейросетей, сегментации, 3D-графики и работы с PyTorch, TensorFlow, OpenCV. Для разработчиков.
Курс по мониторингу и логированию: Zabbix, Prometheus, ELK. Основы, методологии и практика построения систем наблюдения для DevOps и администраторов Linux.
Курс Node.js для back-end разработчиков. Изучение Express, Next.js, TypeScript, GraphQL, баз данных, CI/CD и развертывания.
Интенсивный курс по шаблонам проектирования: SOLID, паттерны, mock-объекты, лямбда-выражения, IoC-контейнеры. Практика на разработке консольной игры.
Курс компьютерного зрения от OTUS. Часть 2: классификация, сегментация, обнаружение объектов, трекинг, 3D-зрение. Практика на Python с PyTorch, TensorFlow, OpenCV.
Базовый курс математики для Data Science от OTUS. Линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей и дискретная математика. Фундаментальные основы для специалистов по данным.
Практический курс по облачным сервисам от OTUS. Основные концепции, платформы, развертывание, безопасность и оптимизация затрат.
Курс по архитектуре и шаблонам проектирования для разработчиков. Изучение фундаментальных принципов создания надежных и масштабируемых систем.
Продвинутый курс iOS-разработки от OTUS. Изучение SwiftUI, Combine, Rx, архитектурных паттернов и кроссплатформенной разработки. Для разработчиков с опытом.
Курс для практикующих Python-разработчиков. Изучение индустриальных стандартов, веб-разработки, создания надежного кода и итоговый проект.
Отзывы о сервисе
Блог
Смотреть большеКакие профессии выдерживают давление AI в 2026: куда стоит идти учиться
Еще недавно казалось, что AI уничтожит спрос на обучение. А вот на практике произошло совсем другое, обесцениваться начала информация, но выросла ценность опыта. Люди все реже платят за доступ к урокам. Зато продолжают платить за наставничество, сопровождение, разбор ошибок и реальные кейсы.
Переобучение в 40+: реальность без мотивационных лозунгов в 2026
И если вы хотите переобучиться в 2026 году, придется перестать думать категориями «мечта» и начать думать категориями «спрос», «деньги», «дефицит кадров», «скорость входа», «выгорание» и «вероятность выжить в профессии через пять лет».
Иллюзия прогресса: почему вы учитесь, но не растете в доходе в 2026
Почему после десятков курсов доход не растёт? 74% учащихся не получают прибавки к зарплате — данные up-skills. Таблица окупаемости обучения, ловушка «вечного студента», кейсы из практики, мировые исследования и жёсткие выводы, как учиться, чтобы зарабатывать.
Онлайн-обучение в 2026: успехи и провалы
Почему даже качественные онлайн-курсы не приводят к результату. Анализ когнитивных искажений, поведения пользователей и статистики прохождения обучения с практическими выводами.
Частые вопросы
Собрали ответы на вопросы, которые чаще всего возникают у наших пользователей.