10 added
6 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
+
<p>Компьютерное зрение. Advanced</p>
1
<h2>Для кого этот курс?</h2>
2
<h2>Для кого этот курс?</h2>
2
<ul><li>Для опытных специалистов в области компьютерного зрения (от 1 до 3 лет опыта), которые желают расширить свой кругозор в CV, упорядочить и актуализировать знания, углубиться в специфичные задачи компьютерного зрения.</li>
3
<ul><li>Для опытных специалистов в области компьютерного зрения (от 1 до 3 лет опыта), которые желают расширить свой кругозор в CV, упорядочить и актуализировать знания, углубиться в специфичные задачи компьютерного зрения.</li>
3
<li>Для тех, кто самостоятельно освоил CV, но еще не имел возможносоти получить коммерческого опыта в этой сфере.</li>
4
<li>Для тех, кто самостоятельно освоил CV, но еще не имел возможносоти получить коммерческого опыта в этой сфере.</li>
4
<li>Для опытных питонистов, знакомых с компьютерным зрением и нейросетями.</li>
5
<li>Для опытных питонистов, знакомых с компьютерным зрением и нейросетями.</li>
5
<li>Для тех, кто прошел курс<a>"Компьютерное зрение" в Отус</a>.</li>
6
<li>Для тех, кто прошел курс<a>"Компьютерное зрение" в Отус</a>.</li>
6
</ul><h2>Необходимые знания</h2>
7
</ul><h2>Необходимые знания</h2>
7
<ul><li>Уверенное знание Python</li>
8
<ul><li>Уверенное знание Python</li>
8
<li>Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения</li>
9
<li>Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения</li>
9
<li>Базовые знания по компьютерному зрению</li>
10
<li>Базовые знания по компьютерному зрению</li>
10
</ul><h2>Что даст вам этот курс?</h2>
11
</ul><h2>Что даст вам этот курс?</h2>
11
<ul><li>Продвинутые знания в области компьютерного зрения</li>
12
<ul><li>Продвинутые знания в области компьютерного зрения</li>
12
<li>Глубокую теорию и понятную практику от ведущих экспертов в области компьютерного зрения</li>
13
<li>Глубокую теорию и понятную практику от ведущих экспертов в области компьютерного зрения</li>
13
<li>Опыт работы с актуальными технологиями: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision</li>
14
<li>Опыт работы с актуальными технологиями: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision</li>
14
<li>Выпускной проект, который можно будет прикрепить к резюме</li>
15
<li>Выпускной проект, который можно будет прикрепить к резюме</li>
15
</ul><h2>Вы сможете</h2>
16
</ul><h2>Вы сможете</h2>
16
<ul><li>Решать любые задачи компьютерного зрения от стадии идеи до продакшена,</li>
17
<ul><li>Решать любые задачи компьютерного зрения от стадии идеи до продакшена,</li>
17
<li>Понимать, как решать ту или иную задачу</li>
18
<li>Понимать, как решать ту или иную задачу</li>
18
<li>Понимать, какими инструментами воспользоваться и какие сложности и подводные камни могут при этом возникнуть</li>
19
<li>Понимать, какими инструментами воспользоваться и какие сложности и подводные камни могут при этом возникнуть</li>
19
<li>Доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен кода</li>
20
<li>Доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен кода</li>
20
</ul><p>Этот курс - для тех, кто уже умеет решать базовые задачи, и хочет углубиться в самые сложные задачи компьютерного зрения. Вы сможете актуализировать знания и перейти на новый уровень профессии.</p>
21
</ul><p>Этот курс - для тех, кто уже умеет решать базовые задачи, и хочет углубиться в самые сложные задачи компьютерного зрения. Вы сможете актуализировать знания и перейти на новый уровень профессии.</p>
21
<h2>Процесс обучения</h2>
22
<h2>Процесс обучения</h2>
22
<p>Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.</p>
23
<p>Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.</p>
23
<p>Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.</p>
24
<p>Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.</p>
24
<p>В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.</p>
25
<p>В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.</p>
25
<p>После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.</p>
26
<p>После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.</p>
26
<h2>Оптимальная нагрузка</h2>
27
<h2>Оптимальная нагрузка</h2>
27
<p>Возможность совмещать учебу с работой</p>
28
<p>Возможность совмещать учебу с работой</p>
28
<h2>Портфолио</h2>
29
<h2>Портфолио</h2>
29
<p>Индивидуальная разработка итоговой проектной работы </p>
30
<p>Индивидуальная разработка итоговой проектной работы </p>
30
<h2>Перспективы</h2>
31
<h2>Перспективы</h2>
31
<p>Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход</p>
32
<p>Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход</p>
32
<h2>Партнеры</h2>
33
<h2>Партнеры</h2>
33
<p>Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.</p>
34
<p>Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.</p>
34
<ul><li>Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма</li>
35
<ul><li>Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма</li>
35
<li>Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров</li>
36
<li>Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров</li>
36
</ul><h2>Computer Vision Developer</h2>
37
</ul><h2>Computer Vision Developer</h2>
37
<p>Перспективы направления</p>
38
<p>Перспективы направления</p>
38
<p>Средний уровень зарплат:</p>
39
<p>Средний уровень зарплат:</p>
39
<p>320 000 ₽Senior специалист</p>
40
<p>320 000 ₽Senior специалист</p>
40
<h5>Формат обучения</h5>
41
<h5>Формат обучения</h5>
41
<h2>Интерактивные вебинары</h2>
42
<h2>Интерактивные вебинары</h2>
42
<p>2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда</p>
43
<p>2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда</p>
43
<h2>Обратная связь</h2>
44
<h2>Обратная связь</h2>
44
<p>Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии</p>
45
<p>Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии</p>
45
<h2>Активное комьюнити</h2>
46
<h2>Активное комьюнити</h2>
46
<p>Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов</p>
47
<p>Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов</p>
47
<h2>Программа</h2>
48
<h2>Программа</h2>
48
<h5>Рабочее окружение и библиотеки для CV</h5>
49
<h5>Рабочее окружение и библиотеки для CV</h5>
49
<p>Начальный модуль. Вводная лекция посвящена настройке рабочего окружения и установке необходимых библиотек, которые понадобятся вам для обучения на курсе. Две другие лекции посвящены фреймворку глубокого обучения PyTorch, который станет основным инструментом для создания и обучения нейросетей на курсе, а также наиболее известным и распространенным библиотекам компьютерного зрения: opencv, kornia и hugging face.</p>
50
<p>Начальный модуль. Вводная лекция посвящена настройке рабочего окружения и установке необходимых библиотек, которые понадобятся вам для обучения на курсе. Две другие лекции посвящены фреймворку глубокого обучения PyTorch, который станет основным инструментом для создания и обучения нейросетей на курсе, а также наиболее известным и распространенным библиотекам компьютерного зрения: opencv, kornia и hugging face.</p>
50
<p>Тема 1: Вводная лекция: задачи, инструменты и программа курса</p>
51
<p>Тема 1: Вводная лекция: задачи, инструменты и программа курса</p>
51
<p>Тема 2: PyTorch 2.x: стандартные датасеты и модели torchvision</p>
52
<p>Тема 2: PyTorch 2.x: стандартные датасеты и модели torchvision</p>
52
<p>Тема 3: Библиотеки компьютерного зрения: opencv, kornia, hugging face, OCR</p>
53
<p>Тема 3: Библиотеки компьютерного зрения: opencv, kornia, hugging face, OCR</p>
53
<h5>Нейронные сети и глубокое обучение</h5>
54
<h5>Нейронные сети и глубокое обучение</h5>
54
<p>В этом модуле мы пройдемся по основным архитектурам нейронных сетей, применяемых в компьютерном зрении, - от сверточных сетей к современным трансформерам. Также рассмотрим различные подходы к их обучению.</p>
55
<p>В этом модуле мы пройдемся по основным архитектурам нейронных сетей, применяемых в компьютерном зрении, - от сверточных сетей к современным трансформерам. Также рассмотрим различные подходы к их обучению.</p>
55
<p>Тема 1: Эволюция сверточных сетей: от AlexNet до EfficientNet</p>
56
<p>Тема 1: Эволюция сверточных сетей: от AlexNet до EfficientNet</p>
56
<p>Тема 2: Адаптивные методы градиентного спуска</p>
57
<p>Тема 2: Адаптивные методы градиентного спуска</p>
57
<p>Тема 3: Трансформеры в задачах зрения</p>
58
<p>Тема 3: Трансформеры в задачах зрения</p>
58
<p>Тема 4: Self-Supervised Learning: SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO</p>
59
<p>Тема 4: Self-Supervised Learning: SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO</p>
59
<h5>Стандартные задачи CV</h5>
60
<h5>Стандартные задачи CV</h5>
60
<p>Модуль посвящен стандартным задачам компьютерного зрения. Начнем с базовой задачи - детектирования объектов на изображениях, и плавно перейдем к теме трекинга и ре-идентификации объектов. Рассмотрим три основных задачи сегментации (instance, semantic и panoptic). Далее, перейдем к детектированию ключевых точек тела и лица, а также узнаем, как оценить позу человека в 2D и 3D случаях. И, наконец, затронем такую знаменитую задачу, как детекция и распознавание лиц. В финале модуля также состоится выбор темы и ментора для вашего выпускного проекта.</p>
61
<p>Модуль посвящен стандартным задачам компьютерного зрения. Начнем с базовой задачи - детектирования объектов на изображениях, и плавно перейдем к теме трекинга и ре-идентификации объектов. Рассмотрим три основных задачи сегментации (instance, semantic и panoptic). Далее, перейдем к детектированию ключевых точек тела и лица, а также узнаем, как оценить позу человека в 2D и 3D случаях. И, наконец, затронем такую знаменитую задачу, как детекция и распознавание лиц. В финале модуля также состоится выбор темы и ментора для вашего выпускного проекта.</p>
61
<p>Тема 1: Object detection: Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN</p>
62
<p>Тема 1: Object detection: Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN</p>
62
<p>Тема 2: Object detection: Проблемы многомасштабности, семейство YOLO</p>
63
<p>Тема 2: Object detection: Проблемы многомасштабности, семейство YOLO</p>
63
<p>Тема 3: Сегментация: продвинутые методы, 3D сегментация</p>
64
<p>Тема 3: Сегментация: продвинутые методы, 3D сегментация</p>
64
<p>Тема 4: Pose Estimation: 2D и 3D</p>
65
<p>Тема 4: Pose Estimation: 2D и 3D</p>
65
<p>Тема 5: Face Recognition: современные подходы: SphereFace, ArcFace, CosFace</p>
66
<p>Тема 5: Face Recognition: современные подходы: SphereFace, ArcFace, CosFace</p>
66
<p>Тема 6: Object tracking и ReID</p>
67
<p>Тема 6: Object tracking и ReID</p>
67
<p>Тема 7: Выбор темы и организация проектной работы</p>
68
<p>Тема 7: Выбор темы и организация проектной работы</p>
68
<h5>Генеративные модели</h5>
69
<h5>Генеративные модели</h5>
69
<p>Данный модуль целиком посвящен генеративным моделям ИИ. Начнем с классической темы автоэнкодеров и вариационных автокодировщиков, далее перейдем к генеративным состязательным моделям (GAN), при помощи которых попробуем сгенерировать фейковые изображения. После GAN затронем горячую тему диффузионных моделей, таких как Stable Diffusion, при помощи которых будем генерировать изображения и видео. Модуль замыкают две лекции, посвященные мультимодальным нейросетям, где мы рассмотрим две актуальные задачи генерации: text-to-image и image-to-text.</p>
70
<p>Данный модуль целиком посвящен генеративным моделям ИИ. Начнем с классической темы автоэнкодеров и вариационных автокодировщиков, далее перейдем к генеративным состязательным моделям (GAN), при помощи которых попробуем сгенерировать фейковые изображения. После GAN затронем горячую тему диффузионных моделей, таких как Stable Diffusion, при помощи которых будем генерировать изображения и видео. Модуль замыкают две лекции, посвященные мультимодальным нейросетям, где мы рассмотрим две актуальные задачи генерации: text-to-image и image-to-text.</p>
70
<p>Тема 1: Вариационные автоэнкодеры (VAE)</p>
71
<p>Тема 1: Вариационные автоэнкодеры (VAE)</p>
71
<p>Тема 2: GAN: постановка задачи и обзор архитектур</p>
72
<p>Тема 2: GAN: постановка задачи и обзор архитектур</p>
72
<p>Тема 3: Диффузионные модели</p>
73
<p>Тема 3: Диффузионные модели</p>
73
<p>Тема 4: Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation: IP-Adapter, ControlNet</p>
74
<p>Тема 4: Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation: IP-Adapter, ControlNet</p>
74
<p>Тема 5: Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO</p>
75
<p>Тема 5: Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO</p>
75
<p>Тема 6: Multimodal image-to-text generation and visual QA</p>
76
<p>Тема 6: Multimodal image-to-text generation and visual QA</p>
76
<h5>Продвинутые методы CV</h5>
77
<h5>Продвинутые методы CV</h5>
77
<p>В этом модуле мы перейдем к продвинутым задачам компьютерного зрения. Узнаем, что представляет из себя известная модель SAM и ее модификации. Также рассмотрим, какие геометрические методы используются в компьютерном зрении, узнаем, что такое стереозрение, как откалибровать камеру и как использовать гомографию для нанесения AR-рекламы на видеокадры. Рассмотрим применение моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах и методы работы с лидарами и облаками точек. В финале модуля поговорим о задачах распознавания и детектирования действий и активности людей на видео.</p>
78
<p>В этом модуле мы перейдем к продвинутым задачам компьютерного зрения. Узнаем, что представляет из себя известная модель SAM и ее модификации. Также рассмотрим, какие геометрические методы используются в компьютерном зрении, узнаем, что такое стереозрение, как откалибровать камеру и как использовать гомографию для нанесения AR-рекламы на видеокадры. Рассмотрим применение моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах и методы работы с лидарами и облаками точек. В финале модуля поговорим о задачах распознавания и детектирования действий и активности людей на видео.</p>
78
<p>Тема 1: Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении</p>
79
<p>Тема 1: Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении</p>
79
<p>Тема 2: Стереозрение и калибровка камеры</p>
80
<p>Тема 2: Стереозрение и калибровка камеры</p>
80
<p>Тема 3: Геометрические методы в компьютерном зрении</p>
81
<p>Тема 3: Геометрические методы в компьютерном зрении</p>
81
<p>Тема 4: 3D Reconsturction: MVSnet, Nerf</p>
82
<p>Тема 4: 3D Reconsturction: MVSnet, Nerf</p>
82
<p>Тема 5: SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах</p>
83
<p>Тема 5: SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах</p>
83
<p>Тема 6: Распознавание и детекция действия на видео</p>
84
<p>Тема 6: Распознавание и детекция действия на видео</p>
84
<h5>Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену</h5>
85
<h5>Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену</h5>
85
<p>В этом небольшом модуле мы посмотрим, как оптимизировать свою модель для инференса при помощи различных техник оптимизации (прунинг, квантизация, дистилляция, компиляция моделей) и библиотек для инференса (TensorRT, ONNX), а также попрактикуемся подготавливать и запускать свою модель на продакшн-сервере. Вторая лекция посвящена задаче аннотации данных, где мы попробуем развернуть свой сервер CVAT, при помощи которого попрактикуемся в основных задачах разметки (классификация, детекция, сегментация и трекинг), а также парсинге результатов из различных форматов датасетов.</p>
86
<p>В этом небольшом модуле мы посмотрим, как оптимизировать свою модель для инференса при помощи различных техник оптимизации (прунинг, квантизация, дистилляция, компиляция моделей) и библиотек для инференса (TensorRT, ONNX), а также попрактикуемся подготавливать и запускать свою модель на продакшн-сервере. Вторая лекция посвящена задаче аннотации данных, где мы попробуем развернуть свой сервер CVAT, при помощи которого попрактикуемся в основных задачах разметки (классификация, детекция, сегментация и трекинг), а также парсинге результатов из различных форматов датасетов.</p>
86
<p>Тема 1: Инференс на сервере: TensorRT, ONNX, Triton</p>
87
<p>Тема 1: Инференс на сервере: TensorRT, ONNX, Triton</p>
87
<p>Тема 2: Ускоряем работу с видео для инференса нейросетей (бонусное занятие, запись открытого урока)</p>
88
<p>Тема 2: Ускоряем работу с видео для инференса нейросетей (бонусное занятие, запись открытого урока)</p>
88
<p>Тема 3: Архитектура проектов по видеоаналитике (бонусное занятие, запись открытого урока)</p>
89
<p>Тема 3: Архитектура проектов по видеоаналитике (бонусное занятие, запись открытого урока)</p>
89
<h5>Проектная работа</h5>
90
<h5>Проектная работа</h5>
90
<p>Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект - это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.</p>
91
<p>Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект - это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.</p>
91
<p>Тема 1: Консультация по проектам</p>
92
<p>Тема 1: Консультация по проектам</p>
92
<p>Тема 2: Защита проектных работ</p>
93
<p>Тема 2: Защита проектных работ</p>
93
<h5>Бонусные занятия</h5>
94
<h5>Бонусные занятия</h5>
94
<p>Модуль дает базовые знания и концепции в нейронных сетях и глубоком обучении, и будет полезен для тех, кто хочет освежить и актуализировать свои знания, а также тем, кто еще не знаком с нейронными сетями. Рекомендуется познакомиться с этим модулем перед тем, как перейти к основным лекциям.</p>
95
<p>Модуль дает базовые знания и концепции в нейронных сетях и глубоком обучении, и будет полезен для тех, кто хочет освежить и актуализировать свои знания, а также тем, кто еще не знаком с нейронными сетями. Рекомендуется познакомиться с этим модулем перед тем, как перейти к основным лекциям.</p>
95
<p>Тема 1: (Бонус) Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг</p>
96
<p>Тема 1: (Бонус) Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг</p>
96
<p>Тема 2: (Бонус) Подготовка и аугментация данных</p>
97
<p>Тема 2: (Бонус) Подготовка и аугментация данных</p>
97
<p>Тема 3: (Бонус) Градиентный спуск и backpropagation</p>
98
<p>Тема 3: (Бонус) Градиентный спуск и backpropagation</p>
98
<p>Тема 4: (Бонус) Переобучение и регуляризация</p>
99
<p>Тема 4: (Бонус) Переобучение и регуляризация</p>
99
<p>Тема 5: (Бонус) Взрыв и затухание градиентов</p>
100
<p>Тема 5: (Бонус) Взрыв и затухание градиентов</p>
100
<h5>Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит</h5>
101
<h5>Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит</h5>
101
<h2>Проектные работы</h2>
102
<h2>Проектные работы</h2>
102
<p>Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!</p>
103
<p>Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!</p>
103
<p>Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.</p>
104
<p>Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.</p>
104
<p>Выпускной проект покажет степень самостоятельности и знаний студента, а также его способность доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен-кода.</p>
105
<p>Выпускной проект покажет степень самостоятельности и знаний студента, а также его способность доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен-кода.</p>
105
<h2>Преподаватели</h2>
106
<h2>Преподаватели</h2>
106
<p>Антон Витвицкий</p>
107
<p>Антон Витвицкий</p>
107
<p>(к.ф.-м.н.) Director of Computer Vision</p>
108
<p>(к.ф.-м.н.) Director of Computer Vision</p>
108
<p>Boost Arria NLG</p>
109
<p>Boost Arria NLG</p>
109
<p>Дмитрий Колесников</p>
110
<p>Дмитрий Колесников</p>
110
-
<p>Lead Computer Vision Engineer</p>
111
+
<p>ML Team Lead</p>
111
<p>Wildberries</p>
112
<p>Wildberries</p>
112
<p>Борис Цейтлин</p>
113
<p>Борис Цейтлин</p>
113
<p>Senior ML Scientist</p>
114
<p>Senior ML Scientist</p>
114
<p>Planet Farms</p>
115
<p>Planet Farms</p>
115
<p>Анна Ахматова</p>
116
<p>Анна Ахматова</p>
116
<p>Computer Vision research engineer</p>
117
<p>Computer Vision research engineer</p>
117
<p>HUAWEI</p>
118
<p>HUAWEI</p>
118
<p>Айнур Гайнетдинов</p>
119
<p>Айнур Гайнетдинов</p>
119
<p>Head of R&D</p>
120
<p>Head of R&D</p>
120
<p>Gradient</p>
121
<p>Gradient</p>
121
<p>Анна Закутняя</p>
122
<p>Анна Закутняя</p>
122
<p>Senior Data Scientist</p>
123
<p>Senior Data Scientist</p>
123
<p>Raiffeisenbank</p>
124
<p>Raiffeisenbank</p>
124
<p>Сергей Цыкин</p>
125
<p>Сергей Цыкин</p>
125
<p>ML Team Leader</p>
126
<p>ML Team Leader</p>
126
<p>Assaia</p>
127
<p>Assaia</p>
127
<p>Иван Мордовец</p>
128
<p>Иван Мордовец</p>
128
<p>Senior ML Engineer</p>
129
<p>Senior ML Engineer</p>
129
<p>Samokat.Tech</p>
130
<p>Samokat.Tech</p>
130
<p>Раиль Сулейманов</p>
131
<p>Раиль Сулейманов</p>
131
<p>Machine Learning Engineer</p>
132
<p>Machine Learning Engineer</p>
132
<p>Garage IT</p>
133
<p>Garage IT</p>
133
<p>Никита Шубин</p>
134
<p>Никита Шубин</p>
134
<p>(к.т.н.) Ведущий инженер-программист</p>
135
<p>(к.т.н.) Ведущий инженер-программист</p>
135
<p>ООО Агроцифра</p>
136
<p>ООО Агроцифра</p>
136
<p>Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания</p>
137
<p>Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания</p>
137
<h2>Прошедшие мероприятия</h2>
138
<h2>Прошедшие мероприятия</h2>
138
<p>Дмитрий Колесников</p>
139
<p>Дмитрий Колесников</p>
139
<p>Открытый вебинар</p>
140
<p>Открытый вебинар</p>
140
<p>Поднимаем YOLO модель в Triton ансамбле</p>
141
<p>Поднимаем YOLO модель в Triton ансамбле</p>
141
<p>Антон Витвицкий</p>
142
<p>Антон Витвицкий</p>
142
<p>Открытый вебинар</p>
143
<p>Открытый вебинар</p>
143
<p>Ускоряем работу с видеопотоками при помощи TorchCodec</p>
144
<p>Ускоряем работу с видеопотоками при помощи TorchCodec</p>
144
<p>Оставьте заявку, чтобы получить доступ ко всем записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке</p>
145
<p>Оставьте заявку, чтобы получить доступ ко всем записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке</p>
145
<h2>Этот курс может оплатить ваш работодатель</h2>
146
<h2>Этот курс может оплатить ваш работодатель</h2>
146
<p>Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50</p>
147
<p>Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50</p>
147
<ul><li>Подробно расскажем об интересующем вас курсе</li>
148
<ul><li>Подробно расскажем об интересующем вас курсе</li>
148
<li>Объясним, как договориться с работодателем</li>
149
<li>Объясним, как договориться с работодателем</li>
149
<li>Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты</li>
150
<li>Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты</li>
150
<li>Ответим на вопросы</li>
151
<li>Ответим на вопросы</li>
151
<li>Предоставим шаблон договора и счёт на оплату</li>
152
<li>Предоставим шаблон договора и счёт на оплату</li>
152
</ul><h2>Отзывы</h2>
153
</ul><h2>Отзывы</h2>
154
+
<p>Максим Колесниченко</p>
155
+
<p>02.02.2026</p>
156
+
<p>На самом деле курс полезный, узнал для себя много нового и интересного) Понравилось тем, что курс структурирован и с каждым вопросом можно обратиться к преподавателю Для себя понял, что мне очень интересны архитектуры моделей и всякие сложные штуки :)</p>
153
<p>Я работаю в крупной индустриальной компании на должности ML инженера по направлению компьютерного зрения. Также я аспирант в МГТУ им. Н.Э. Баумана по робототехнике. Заинтересовался этим курсом и выбрал его для прохождения из-за хорошо описанной программы обучения, а также отличных отзывов об экспертных знаниях Антона Витвицкого, одного из преподавателей курса. В курсе мне понравилось живое общение на семинарах, широкий круг разобранных проблем, много домашних заданий, а также возможность сделать свой собственный проект. Курс дал существенный буст в знаниях, что позволило работать над проблемами, которые ранее мне были недоступны.</p>
157
<p>Я работаю в крупной индустриальной компании на должности ML инженера по направлению компьютерного зрения. Также я аспирант в МГТУ им. Н.Э. Баумана по робототехнике. Заинтересовался этим курсом и выбрал его для прохождения из-за хорошо описанной программы обучения, а также отличных отзывов об экспертных знаниях Антона Витвицкого, одного из преподавателей курса. В курсе мне понравилось живое общение на семинарах, широкий круг разобранных проблем, много домашних заданий, а также возможность сделать свой собственный проект. Курс дал существенный буст в знаниях, что позволило работать над проблемами, которые ранее мне были недоступны.</p>
154
<p>Работаю разработчиком систем машинного зрения в крупном промышленном предприятии. Высшее образование - МГТУ им Н.Э. Баумана, специальность "оптико-электронные приборы и системы". Ранее я прошел базовый курс Otus "Компьютерное зрение" - методика обучения и преподаватели мне понравились, т.е. основным критерием выбора был предыдущий положительный опыт. При этом программа нового курса является логичным продолжением первой части и содержит много интересных и актуальных для меня тем - в частности, лекции по реидентификации, 3D CV, работе с видео (временными последовательностями). Некоторые пресечения/повторения материалов есть, но они, на мой взгляд, оправданы. Вообще отдельный курс "компьютерное зрение" (не являющийся частью курса по ML) - достаточно уникальное предложение, найти аналоги не просто. Особенно понравились: знания преподавателей, которые являются практикующими специалистами по определенным направлениям CV и активно отвечают на вопросы; формат проведения лекций, когда преподаватели могут подробно объяснить разделы, которые не понятны; сбалансированный подход к математической теории; хорошее визуальное представление информации; обмен опытом с другими студентами. Для себя ставил 3 основные цели для профессионального роста, которые, в основном, считаю успешно выполненными. Изучение методик для решения актуальных рабочих задач. Например, тема моей дипломной работы - это реальная производственная задача, по которой в ближайшем будущем будет реализован проект. Расширение общих знаний о принципиальных технологиях и подходах в CV. Получение информации о новейших разработках в данной области, т.к. профессия программиста предполагает постоянную актуализацию знаний.</p>
158
<p>Работаю разработчиком систем машинного зрения в крупном промышленном предприятии. Высшее образование - МГТУ им Н.Э. Баумана, специальность "оптико-электронные приборы и системы". Ранее я прошел базовый курс Otus "Компьютерное зрение" - методика обучения и преподаватели мне понравились, т.е. основным критерием выбора был предыдущий положительный опыт. При этом программа нового курса является логичным продолжением первой части и содержит много интересных и актуальных для меня тем - в частности, лекции по реидентификации, 3D CV, работе с видео (временными последовательностями). Некоторые пресечения/повторения материалов есть, но они, на мой взгляд, оправданы. Вообще отдельный курс "компьютерное зрение" (не являющийся частью курса по ML) - достаточно уникальное предложение, найти аналоги не просто. Особенно понравились: знания преподавателей, которые являются практикующими специалистами по определенным направлениям CV и активно отвечают на вопросы; формат проведения лекций, когда преподаватели могут подробно объяснить разделы, которые не понятны; сбалансированный подход к математической теории; хорошее визуальное представление информации; обмен опытом с другими студентами. Для себя ставил 3 основные цели для профессионального роста, которые, в основном, считаю успешно выполненными. Изучение методик для решения актуальных рабочих задач. Например, тема моей дипломной работы - это реальная производственная задача, по которой в ближайшем будущем будет реализован проект. Расширение общих знаний о принципиальных технологиях и подходах в CV. Получение информации о новейших разработках в данной области, т.к. профессия программиста предполагает постоянную актуализацию знаний.</p>
155
<p>Ранее я уже проходил курс NLP в OTUS, и он помог мне продвинуться на текущем месте работы. Я решил прокачать свои навыки так же и в CV, чтобы работать с мультимодальными моделями и быть более универсальным сотрудником. Кроме того, этот курс позволил мне расширить кругозор в машинном обучении. Поэтому выбрал курс "Компьютерное зрение. Advanced". Понравилось, что занятия ведут профессионалы, которые в курсе последних исследований в области CV. Это действительно было полезно, в частности, возможность задавать вопросы на занятиях.</p>
159
<p>Ранее я уже проходил курс NLP в OTUS, и он помог мне продвинуться на текущем месте работы. Я решил прокачать свои навыки так же и в CV, чтобы работать с мультимодальными моделями и быть более универсальным сотрудником. Кроме того, этот курс позволил мне расширить кругозор в машинном обучении. Поэтому выбрал курс "Компьютерное зрение. Advanced". Понравилось, что занятия ведут профессионалы, которые в курсе последних исследований в области CV. Это действительно было полезно, в частности, возможность задавать вопросы на занятиях.</p>
156
<p>Александр Прозоров</p>
160
<p>Александр Прозоров</p>
157
<p>16.10.2024</p>
161
<p>16.10.2024</p>
158
<p>Занимаюсь разработкой больше десяти лет, в основном, как фронтенд-разработчик. Последние четыре года развиваю веб-приложение. Хочу сменить профиль деятельности и уйти из фронтенда в машинное обучение и компьютерное зрение. В свое время я защитил кандидатскую в области еще классического компьютерного зрения, но впоследствии эти знания никак не использовал. С тех пор утекло много воды, практически во всех областях победили ml-алгоритмы, поэтому пришел на данный курс освежить знания. Понравилось: разнообразие тем - пробежались практически по всем типам задач компьютерного зрения; на разных темах разные преподаватели, которые делятся примерами реальных задач из своего опыта индустрии; материалы довольно свежие, разбираются актуальные библиотеки и алгоритмы. Обучение безусловно дало знания и расширило кругозор.</p>
162
<p>Занимаюсь разработкой больше десяти лет, в основном, как фронтенд-разработчик. Последние четыре года развиваю веб-приложение. Хочу сменить профиль деятельности и уйти из фронтенда в машинное обучение и компьютерное зрение. В свое время я защитил кандидатскую в области еще классического компьютерного зрения, но впоследствии эти знания никак не использовал. С тех пор утекло много воды, практически во всех областях победили ml-алгоритмы, поэтому пришел на данный курс освежить знания. Понравилось: разнообразие тем - пробежались практически по всем типам задач компьютерного зрения; на разных темах разные преподаватели, которые делятся примерами реальных задач из своего опыта индустрии; материалы довольно свежие, разбираются актуальные библиотеки и алгоритмы. Обучение безусловно дало знания и расширило кругозор.</p>
159
<h2>Подтверждение знаний и навыков</h2>
163
<h2>Подтверждение знаний и навыков</h2>
160
<p>OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и удостоверение о повышении квалификации</p>
164
<p>OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и удостоверение о повышении квалификации</p>
161
<h2>После обучения вы:</h2>
165
<h2>После обучения вы:</h2>
162
<ul><li>Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)</li>
166
<ul><li>Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)</li>
163
<li>Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований</li>
167
<li>Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований</li>
164
<li>Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист</li>
168
<li>Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист</li>
165
<li>Получите сертификат об окончании курса</li>
169
<li>Получите сертификат об окончании курса</li>
166
</ul><h2>Компьютерное зрение. Advanced</h2>
170
</ul><h2>Компьютерное зрение. Advanced</h2>
167
-
<p>Полная стоимость со скидкой</p>
168
-
<p>Скидка 10%</p>
169
-
<p>действительна до 11 января</p>
170
<p>Доступные способы оплаты. Стоимость указана для оплаты физическими лицами</p>
171
<p>Доступные способы оплаты. Стоимость указана для оплаты физическими лицами</p>
171
<p>Верните с помощью налогового вычета до 13% стоимости обучения.</p>
172
<p>Верните с помощью налогового вычета до 13% стоимости обучения.</p>
172
<p>Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует</p>
173
<p>Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует</p>
173
<p>Запишитесь сегодня</p>
174
<p>Запишитесь сегодня</p>
174
-
<p>Старт занятий 24 декабря 2025</p>
175
+
<p>Старт занятий 27 мая</p>
176
+
<p>Доступные способы оплаты. Стоимость указана для оплаты физическими лицами</p>
177
+
<p>Верните с помощью налогового вычета до 13% стоимости обучения.</p>
178
+
<p>Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует</p>
175
<h2>Частые вопросы</h2>
179
<h2>Частые вопросы</h2>
176
<h5>Почему OTUS?</h5>
180
<h5>Почему OTUS?</h5>
177
-
<p>Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё - быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.</p>
181
+
<p>Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с оп��том, а ещё - быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.</p>
178
<h5>Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?</h5>
182
<h5>Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?</h5>
179
<p>Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.</p>
183
<p>Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.</p>
180
<h5>Обязательно ли выполнять все домашние задания?</h5>
184
<h5>Обязательно ли выполнять все домашние задания?</h5>
181
<p>Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.</p>
185
<p>Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.</p>
182
<h5>Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?</h5>
186
<h5>Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?</h5>
183
<p>В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.</p>
187
<p>В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.</p>
184
<h5>Смогу ли я совмещать учебу с работой?</h5>
188
<h5>Смогу ли я совмещать учебу с работой?</h5>
185
<p>Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания - не чаще 1 раза в неделю.</p>
189
<p>Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания - не чаще 1 раза в неделю.</p>
186
<h5>Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?</h5>
190
<h5>Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?</h5>
187
<p>Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.</p>
191
<p>Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.</p>
188
<h5>Я могу вернуть деньги?</h5>
192
<h5>Я могу вернуть деньги?</h5>
189
<p>Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.</p>
193
<p>Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.</p>
190
<h5>Может ли мой работодатель оплатить курс?</h5>
194
<h5>Может ли мой работодатель оплатить курс?</h5>
191
<p>Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.</p>
195
<p>Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.</p>
192
<h5>Остались вопросы?</h5>
196
<h5>Остались вопросы?</h5>
193
<p>Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.</p>
197
<p>Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.</p>