# Программирование [Дмитрий Романов] [Университет Искусственного Интеллекта] Computer Vision School (2026)

[Genri]

[Дмитрий Романов] [Университет Искусственного Интеллекта] Computer Vision School (2026)​

Слив курса Computer Vision School [Университет Искусственного Интеллекта] [Дмитрий Романов]

Ваши результаты после Computer Vision School:

• Портфолио из 4 реальных web-приложений с CV проектами.
• Сертификат о прохождении программы.
• Навык моментального создания мощных приложений с CV через vibe coding.

Программа:
Занятие 1. Object Detection и Tracking.

• Детекция объектов на изображениях и видео с использованием готовых моделей.
• Поиск и классификация объектов, отслеживание перемещения в кадре и подсчет их количества.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки и обработки изображений и видео с визуализацией результатов.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): генерация кода для инференса моделей, обработки видео и трекинга объектов.

Занятие 2. Сегментация изображений.

• Выделение объектов на уровне пикселей с помощью современных моделей сегментации.
• Интерактивное выделение объектов, получение масок и работа с изображениями для удаления фона и точного выделения элементов сцены.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для работы с изображениями и получения масок.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): обработка изображений, вызов моделей сегментации и возврат результатов в интерфейс.

Занятие 3. Обучение нейросети с нуля для классификации изображений.

• Полный цикл обучения модели классификации: подготовка датасета, разделение на обучающую и тестовую выборки, обучение модели и оценка качества.
• Основные метрики, визуализация процесса обучения и результатов.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки изображений и получения предсказаний.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): настройка обучения моделей, сохранение весов и инференс для новых данных.

Занятие 4. Большое исследования рынка CV и разбор ключевых CV задач.

• Анализ рынка CV, обзор всех типов СV задач, ключевые области применения.
• Примеры использования в разных отраслях, разбор ТОП мировых и российских кейсов внедрения CV.
• Возможности и перспективы направления CV в 2026 году.
• Оценка текущего рынка вакансий и требований к специалистам.

Дополнительный модуль:

• Временные ряды и табличные данные: анализ и прогнозирование.
• Работа с табличными данными и временными рядами, включая подготовку данных, построение моделей и оценку качества прогнозов.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для ввода параметров и получения прогнозов.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): загрузка данных, обучение модели и генерация прогнозов на новых значениях.

Спикер Computer Vision School - Дмитрий Романов

• Senior AI
• Senior .net в Luxoft
• AI разработчик с 2003 года
• Руководитель IT проектов с 2011 года
• Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс

Скачать: