На Кафедре Goodline завершился очередной курс "Компьютерного зрения". Среди обучающихся – ребята, которые уже давно в профессии и пришли "прокачаться", а также студенты, которые хотят стать востребованными специалистами после выхода из стен своей альма-матер.
Один из учеников курса – Максим. Он рассказал, что посвятить свою жизнь сфере IT он решил еще в детстве, когда в 6 лет у него появился компьютер. Мечты сбылись – Максим работает системным программистом и хочет учиться новому. Поэтому пришел на курс Кафедры Goodline "Компьютерное зрение". Решил познакомиться с нейронными сетями, чтобы потом применять в рабочих проектах.
Здесь за 12 занятий Максим узнал об OpenCV и TensorFlow, про аффинные преобразования и создание панорамы, оптический поток, машинное обучение и нейронные сети. В качестве защитной работы он обучил искусственный интеллект определять, есть ли на человеке медицинская маска и правильно ли ее надели. По оценкам преподавателей – работа Максима очень перспективная. Можно доработать и продавать.
"Понравилось объяснение: от биологических аспектов к пониманию со стороны компьютерного зрения. Мы познакомились с библиотекой OpenCV, которая погружает в мир компьютерного зрения. А в конце курса узнали о самом передовом направлении – нейронных сетях. И каждый смог попробовать создать модель сети с помощью TensorFlow, которая распознает рукописные цифры", – рассказывает Максим.
Отличились и студенты, которые придумали, как управлять персональным компьютером с помощью жестов: поднимаешь кулак – громкость увеличивается.
А также интересным было приложение, использующее дополненную реальность с маркерами ArUco.
Это первый выпуск курса "Компьютерное зрение" на кафедре Goodline. Ранее только у сотрудников компании Goodline была возможность обучиться на нем.
Следующий набор на курс открыт и ждет всех желающих. Занятия стартуют в марте. Тем, кто хочет обучиться основам языка Python и базовым навыкам компьютерного зрения, нужно заполнить заявку на сайте https://www.kafedra-goodline.info/
Справочную информацию о курсе также можно получить по телефону +7(3842)452570
