Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области глубокого обучения Google для компьютерного зрения.

Стажировка — серия из 3 курсов

Эта специализация быстро входит в сферу применения, поэтому вы можете начать обучение моделей и развивать практические навыки глубокого обучения. Вам не обязательно быть опытным программистом или иметь предыдущий опыт глубокого обучения, чтобы приобрести ценные профессиональные навыки в этой быстро развивающейся области.

Глубокое обучение позволяет инженерам и ученым решать сложные проблемы в области компьютерного зрения, которые было трудно решить в прошлом, например, создание автономных систем, таких как беспилотные автомобили. Поскольку компаниям приходится внедрять больше технологий компьютерного зрения, существует высокий спрос на профессионалов с навыками глубокого обучения. Приобретение этих навыков даст вам конкурентное преимущество в быстро меняющемся технологическом мире.

По итогам стажировки вы сможете:

• Обучите модели классификации изображений и распознавания объектов
• Обучите специальные модели обнаружению аномалий
• Оценивайте эффективность модели, превышая ожидаемую точность прогнозов.
• Интерпретируйте поведение модели, изучая ошибки прогнозирования.
• Улучшите производительность модели, настроив важные параметры.
• Используйте предположения ИИ для автоматической классификации тысяч изображений
• Создавайте синтетические изображения для обучения с использованием увеличения данных.

Пока вы проходите стажировку, вы сможете пользоваться бесплатным доступом к MATLAB — программному обеспечению, используемому ведущими компаниями по всему миру. Курсы посвящены приложениям, использующим MATLAB, поэтому вы тратите меньше времени на кодирование и больше времени на применение концепций глубокого обучения.

Практический учебный проект

В рамках стажировки вы сможете применить свои навыки для решения реальных проблем посредством практических проектов. Вы можете обучить классификатор, распознающий буквы американского языка жестов. Затем доверьте модели распознавания объектов поиск и распознавание знаков парковки, необходимых для автономного вождения. Наконец, вы сможете обнаружить аномалии на медицинских изображениях и аннотировать данные с помощью ИИ, чтобы пометить новые данные для обучения.