На главную

Полная программа

Подробная программа теперь отображается как роадмап: проходите темы по этапам, открывайте материалы и отмечайте прогресс.

Computer Vision

От обработки пикселей до production CV-систем: CNN, детекция, сегментация, трансформеры, генеративные модели и деплой на edge.

Прогресс

0 из 17 тем
Кликни на кружок ○ чтобы отметить прогресс0%

👁️ Основы CV

0/4
Обязательно

Введение в Computer Vision

Задачи CV, ключевые датасеты (ImageNet, COCO), история от фильтров до трансформеров, карьера CV-инженера.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Обработка изображений

Пиксели, каналы, цветовые пространства, нормализация, аугментации (Albumentations, Mixup, CutMix).

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Основы CNN

Свёртки, pooling, feature maps, receptive field, BatchNorm — как нейросети видят изображения.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Классические архитектуры CNN

LeNet → AlexNet → VGG → GoogLeNet → ResNet → EfficientNet. Skip connections, bottleneck, compound scaling.

3 ресурса
Читать →

🎯 Детекция и сегментация

0/5
Обязательно

Object Detection

R-CNN → Fast → Faster R-CNN, SSD, RetinaNet, FCOS, DETR. Anchors, FPN, NMS, Focal Loss.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

YOLO

YOLOv1–v11: backbone/neck/head, anchor-free, Ultralytics API, training, export (ONNX, TensorRT).

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Семантическая сегментация

FCN, U-Net, DeepLab v3+, SAM. Encoder-decoder, atrous convolutions, ASPP, Dice Loss.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Instance и Panoptic сегментация

Mask R-CNN, ROI Align, Panoptic FPN, Mask2Former. Stuff vs Things, Panoptic Quality.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Метрики CV

mAP, IoU, Dice, mIoU, FID, CLIP Score — метрики для classification, detection, segmentation, generation.

3 ресурса
Читать →

🔬 Продвинутый CV

0/5
Обязательно

Vision Transformers (ViT)

Patch embedding, positional encoding, [CLS] token, DeiT. ViT vs CNN: когда что использовать.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Гибриды CNN + Transformer

Swin Transformer (shifted windows), ConvNeXt, EfficientNet-V2, CoAtNet. Выбор backbone для задачи.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Self-Supervised Learning

SimCLR, DINO/DINOv2, MAE, CLIP — обучение без разметки. Контрастивное обучение, маскирование, zero-shot.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

Генеративные модели

GAN (StyleGAN), VAE, Diffusion Models (DDPM, Stable Diffusion). Latent Diffusion, FID, CLIP Score.

3 ресурса
Читать →
🌟 Бонус

3D Vision

Depth estimation (MiDaS), Point Clouds (PointNet), NeRF, 3D Gaussian Splatting.

3 ресурса
Читать →

🚀 Production CV

0/3
Обязательно

Оптимизация инференса

Quantization (FP16/INT8), ONNX Runtime, TensorRT, Triton, pruning, distillation, torch.compile.

3 ресурса
Читать →
Обязательно

CV System Design

Production pipeline, edge vs cloud, масштабирование, мониторинг, data/model drift.

3 ресурса
Читать →
🌟 Бонус

Подготовка к собеседованию по CV

Вопросы Junior/Middle/Senior, system design задачи, чеклист подготовки, coding tasks.

3 ресурса
Читать →
ML Mentor — От нуля до оффера в ML