Post #534

Как стать сильнее как CV-инженер Работая с CV-задачами, вы наверняка сталкивались с нестабильными данными, компромиссами между качеством и скоростью, ошибками разметки, сложными кейсами, в которых нет однозначного решения. Мы подготовили курс Computer Vision Rocket для практикующих инженеров, чтобы вы могли разобраться с такими задачами и освоить цикл создания и поддержки CV-моделей: от сбора данных до поиска ошибок и интерпретируемости. В рамках курса вы научитесь: 🔹готовить данные под реальные задачи: искать, размечать, синтезировать 🔹находить и устранять ошибки в данных и разметке, улучшать качество 🔹настраивать пайплайны metric learning и векторного поиска, включая построение индексов 🔹адаптировать детекторы, сегментаторы и OCR-системы под сложные кейсы 🔹диагностировать деградацию моделей и находить проблемы через интерпретируемость 🔹проектировать CV-систему целиком: от данных до поддержки Лекции проходят онлайн в Zoom, поэтому вы сможете задавать вопросы по ходу занятия. Вы узнаете про подходы и best pratices от senior-инженеров из разных доменов и компаний. Они проверят ваши домашние задания и дадут развёрнутый фидбек! CV Rocket цифрах: 4 месяца, 13 лекций, 13 заданий с фидбеком от опытных инженеров. 🗓 Начинаем 13 мая! 🔥 До 12 мая вы можете присоединиться к обучению со скидкой! Переходите по ссылке, изучайте подробности и записывайтесь на обучение! Если у вас есть вопросы, то пишите в нашу поддержку @deepschool_support, будем рады помочь. До встречи на курсе! 🎓