Меню

Избранное
Аналитика

Компьютерное зрение — CV

Курс для специалистов с опытом в машинном и глубоком обучении: детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели.

Курс в деталях

Формат
Онлайн
Длительность
2 месяцаСрок по карточке и каталогу школы.
Уровень входа
Практикам, Опытным

Кому подойдёт курс

Кому подойдётЧем поможет курс
Специалистам Data Science

Освоить задачи компьютерного зрения на собственных данных.

ML- и DL-инженерам

Расширить практику обучения и применения моделей для изображений.

Чему вы научитесь

Решать задачи CV

Обучать модели детекции и сегментации, запускать инференс.

Генерировать изображения

Работать с генеративными моделями и их качеством.

Применять мультимодальные модели

Использовать визуальные трансформеры и дообучать модели.

Что входит в курс

Практические задания

Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Четыре проекта с обратной связью эксперта; виртуальные машины с GPU и хранилище S3.

Консультации

Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Эксперты дают обратную связь по проектам.

Учебные материалы

Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Интерактивная платформа; обучение с дедлайнами или в своём темпе.

Программа курса

Темы и разделы, которые входят в программу обучения.

01Нейросетевые решения на практике

Раздел: Программа курса

Знакомство с нейросетевыми решениями и форматом курса.

02Детекция объектов

Детекция объектов и работа с моделями YOLO.

03Сегментация изображений

Сегментация изображений и обучение моделей.

04Генерация изображений

Генеративные модели и методы генерации изображений.

05Визуальные трансформеры. Мультимодальные модели

Визуальные трансформеры и мультимодальные модели.

06Фундаментальные основы Deep LearningДополнения в расширенной программе глубокого обучения

В расширенной программе «Инженер по глубокому обучению нейросетей»: фундаментальные основы Deep Learning и проект.

07От рекуррентных нейронных сетей (RNN) к трансформерамДополнения в расширенной программе глубокого обучения

В расширенной программе: рекуррентные сети, механизмы внимания, трансформеры и проект.

08Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методовДополнения в расширенной программе глубокого обучения

В расширенной программе: основы и продвинутые методы свёрточных сетей, проект.

09Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis)Дополнения в расширенной программе глубокого обучения

В расширенной программе: предобработка текстов, изображений и аудио, мультимодальный проект.

Практика и проекты

Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.

Проекты

Четыре проекта с обратной связью эксперта.

Инфраструктура

Для практики доступны виртуальные машины с GPU и хранилище S3.

Профессии, навыки и инструменты

Профессии

Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.

Навыки

Навыки, на развитие которых направлена программа курса.

Программы и сервисы

Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.

PyTorchCNNTransformersClearMLOpenCVYOLOMMDetectionU-NetMMSegmentationDiffusionLoRAViTCLIP

Эксперты программы

Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.

Антон Моргунов

Автор. CV Engineer в IT‑компании

Даниил Вяжев

Автор. Мидл DL/ML‑инженер в НБКИ

Кирилл Бобылев

Автор. Senior Data Scientist в бигтехе

Станислав Жбанников

Автор. NLP‑инженер в сфере GenAI

Яна Петрова

Автор. Преподаватель Deep Learning в университете

Артур Мутолапов

Автор. ML‑инженер в бигтехе

Павел Кройчук

Наставник. Senior ML‑инженер в e‑commerce

Кирилл Талалаев

Наставник. Senior Data Scientist в бигтехе

Артём Носенко

Ревьюер. Тимлид в крупном банке

Документ об обучении

Удостоверение

Школа указывает этот вид документа.

После завершения курса и успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования.

Сертификат о прохождении курса

Школа указывает этот вид документа.

Формат: electronic. После завершения курса и успешного итогового проекта без среднего профессионального или высшего образования; электронный формат.

Стоимость и условия оплаты

Стоимость обучения
48 000 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 48 000 ₽ одним платежом или от 1 960 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
Ежемесячный платёж
от 1 960 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.

Частые вопросы

Какая подготовка нужна?

Опыт нейросетей, Python и ООП, анализа данных и классического ML; базовые математический анализ и линейная алгебра.

Сколько длится курс?

Два месяца; расширенная программа глубокого обучения занимает четыре месяца.

Какая практика предусмотрена?

Четыре проекта с обратной связью; школа предоставляет виртуальные машины с GPU и хранилище S3.

Что доступно в расширенной программе?

Дополнительные модули по основам Deep Learning, рекуррентным и свёрточным сетям и предобработке данных; всего восемь проектов.

Какой документ выдают?

После успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования — удостоверение о повышении квалификации; в расширенной программе — диплом о профессиональной переподготовке. Без такого образования — сертификат.

Есть ли помощь с трудоустройством?

На этом курсе школа её не предусматривает.

Записаться на курс

Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Компьютерное зрение — CV».

На сайт школы

Похожие курсы

Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.

GeekBrains
Онлайн

Data Scientist

Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.

Цена на сайте
Стоимость курса

Что важно знать о курсе «Компьютерное зрение — CV»

Сверьте опыт Python, ML и нейросетей с требованиями школы.

Проверьте, нужны ли вам только задачи компьютерного зрения или дополнительная база глубокого обучения.

Уточните условия доступа к вычислительной инфраструктуре.

Что посмотреть дальше

KURSEZ

Яндекс Практикум

Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.

Открыть
KURSEZ

Курсы Яндекс Практикум

Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.

Открыть
KURSEZ

Все курсы

Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.

Открыть
На сайт школы

Содержание

Настройки аналитики

Аналитика не подключена

Сейчас KURSEZ не отправляет данные в Яндекс Метрику. После её подключения здесь можно будет разрешить аналитику или отказаться от неё. Вебвизор использоваться не будет.

Каталог, избранное и переходы на сайты школ доступны без аналитики.