[Дмитрий Романов] Computer Vision School (2026)

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