Прокачайтесь
в Computer Vision

Подача материала хорошая, лекторы хорошие и отзывчивые. На вопросы, которые появлялись, отвечали не тяп-ляп, а нормально. С Сергеем даже удалось поговорить по душам про конфиги, донесение мыслей до коллег, каталист и пр. Очень приятная была беседа.

Теперь в принципе могу делать полный пайплайн работы ДСа: от сбора данных на толоке, до деплоя сервиса. К тому же, я пополнил копилку своих скиллов умением решать OCR задачи.
На работу перенял тесты и линтеры. В будущем планирую начать использовать DALI. Если появится OCR задача, то буду также использовать CRNN.

Марк
ODS: wammy

Сомневался перед покупкой, темы в анонсе интересные, но какие-то неизвестные ребята организуют, ссылок нигде нет, боялся, что возможен обман. Потом думал, стоит ли это тех денег) Но сомнения не оправдались, ребята позитивные, темы были раскрыты достаточно полно, хорошая атмосфера на лекциях, спикеры все молодцы) так же помощь по непонятным моментам в заданиях была на высшем уровне (спасибо за терпение:) ) Курс очень хороший, советую своим коллегам пройти.

Самая интересная тема - OPS, полезно применять в боевых проектах, чего до этого не делал практически. Было очень подробно объяснено все. Еще наверное потому что дольше всего с ней бился) так же был интересен пайплайн обучения.

На бою начал использовать dvc для хранения моделей. Еще не начал использовать, но пытаюсь внедрить clearML, CI/CD, пайплайн для детекции объектов. Так же в планах внедрить тестирование, возможно попробовать обучать на DALLI. Толоку для каких-то второстепенных задач возможно буду использовать, так как для разметки данных есть команда в штате. 
В целом все круто, спасибо)

Виктор
ODS: Victor Yudin

Сергей, Ольга, Дмитрий и Тимур - отличные лекторы! Еще спасибо Михаилу, за то, что посмотрел мое задание с толокой, которое я сдавала позже дедлайна. Также спасибо за ответы на вопросы. И отдельное спасибо Артему за то, что он давал пояснения во время лекций, очень часто эти пояснения были полезными

Сомневалась, что будет что-то новое, но после первых двух лекций все оказалось вполне полезно. Как оказалось, построение пайплайна обучения, CI-CD, толока и оптимизация оказались для меня самыми полезными темами. Сейчас многое использую в своей работе.

Ксения
ODS: Ksenia Ryabinova

Хочу сказать, что это, пожалуй, лучший курс по ML, который я проходила (а у меня достаточно лет опыта в ML, поэтому знаю о чем говорю :))

Каждая лекция проводится профессионалом в своей теме, который старается выложиться по максимуму, выходит за рамки стандартной лекции, отвечает с энтузиазмом на все вопросы. Все материалы хорошо подготовлены, к каждой лекции есть непростое интересное домашнее задание, которое дает возможность погрузиться в тему и набить руку. Я совмещала курс с фулл-тайм работой, прослушала все лекции, но мне не хватило времени сделать все домашки, часть из них уже доделала после курса.

Еще важный аспект - это классная мотивирующая атмосфера курса. Очень уютно и камерно.

Индивидуальный подход, подробное код ревью, шутейки в слайдах.

Спасибо ребятам за отличный курс и прокачку в современном CV! Желаю успехов в создании лучшей DL/ML онлайн школы!

Галина
linkedin: galinaalperovich

Хочу поблагодарить всю вашу команду за прекрасный курс! Преподаватели отличные, хорошо подготовлен материал.

Воспользовалась на работе некоторыми идеями и мне очень пригодился код для построения рабочих пайплайнов, как пример best practices, что мне так не хватает в нашем стартапе) 
Большое спасибо вам всем, и желаю удачи вашему проекту, в свою очередь буду рекомендовать вас знакомым)

Мария
ODS: Maria Startseva

Было полезно! Новые инструменты пощупал и часть внедрил у себя в команде на работе, по толоке прикольно получилось. Как-то так сложилось, что такого полноценного "своего" проекта, где я сам руками "от и до" у меня до сих пор не было. Попутно использовал OCR модельку, чтобы закрыть пару лаб по предмету в магистратуре. Для меня весь курс состоял из нового опыта. Поэтому сказать, что это было полезно - ничего не сказать.

Андрей

Курс авторский и уникальный. Хоть темы и стандартные для CV, в лекциях было очень много практических вещей из опыта лекторов, которые в интернете вряд ли найдешь. После обучения стала ощущать себя намного увереннее, многие вещи стали понятнее, осталось только углублять знания. Но базу курс дает хорошую, могу рекомендовать всем начинающим специалистам.
Я проходила курс и сразу применяла на практике в работе новые знания. Например, перешла на pytorch lightning, стала лучше организовывать и писать код. Docker и Gitlab CI/CD больше не пугают. Вообще для меня курс многое разложил, как правильно и лучше делать с точки зрения software engineering.
Отдельно хочу отметить очень вовлеченную и позитивную команду преподавателей, которые все отвечали на вопросы подробно и понятно, добирались до самой сути. Отдельное почтение Артему за обширные познания и полезные замечания на код-ревью и Сергею, за то что несколько дней помогал разобраться со вторым дз, и все-таки мы ее побороли :) такая вовлеченность и поддержка дорого стоят, ребятам большое спасибо за атмосферу!

Ольга
ODS: Olga Chaganova

Курс оказался крайне полезным. Благодаря лекторам, тьюторам и создателям программы, я смог углубить свои знания в задачах классификации, сегментации, распознавании лиц, и Ганах, - то с чем уже имею дело или очень хочу начать.
Не ожидал и был приятно удивлен индивидуальным подходом к студентам и готовностью преподавателей тратить время на консультации, отвечать на все вопросы (часто не связанные непосредственно с лекциями и курсом), помогать с организацией облачного пространства для вычислений. Чувствуется как много вложили и продолжают вкладывать создатели в курс и развитие сообщества (я подписан на телеграм канал и с интересом слежу за публикациями).
Также понимаю, как важно было сделать полноценную встречу-знакомство, сеанс с психологом и встречу по итогам курса. Благодаря этим мероприятиям появились горизонтальные связи и я услышал про увлекательный опыт других участников. Все организаторы и однокурсники - отзывчивые и доброжелательные и нацелены на результат студентов. Особо запомнились Тимур, Артем, Сергей, Дмитрий.

Арсений
ODS: @Arseny

Однозначно ощущаю, что прокачался в CV, было очень много крутых советов о том как нужно лучше делать. Больше всего понравилось про версионирование моделей и логгирование экспериментов и про ocr.

Александр
ODS: Alexandr Goncharenko

Классно, что помимо знаний давали еще занятия с психологами, это было очень полезно и помогло задуматься над многими вещами в своей голове. Круто, что давали знания, которые не так то просто найти самому и разобраться. 100% ощущаю, что стала более сильным специалистом после курса

Яна
ODS: ysakulich

1. REST API
2. Fast API, DI-контейнеры, организация репозитория
3. Конфигурирование сервиса, OmegaConf
4. Swagger, OpenAPI
5. Интеграция веб-сервиса и инференса модели

1. Организация репозитория для обучения моделей
2. Конфигурирование и логирование экспериментов в ClearML
3. Catalyst
4. DVC

1. Знакомство с Docker: Dockerfile, docker-image, docker-container
2. Ports, Volumes, Stats, Events
3. Docker-compose

Познакомимся с фреймворками для обучения нейросетей. Поговорим о структуре репозитория с моделингом

Data Loading Library (DALI). Как максимально утилизовать ресурсы GPU: препроцесинг данных на видеокартах

Рекрутер Яндекса, Сбера и Озона расскажет, как составить резюме, экологично покинуть компанию и представить себя на собеседовании

Это задание состоит из 3 последовательных частей: дистилляции, прунинга и квантизации.

1. Сначала вам предстоит дистиллировать resnet50 в MobileNet-V2.
2. Затем вы запруните DWS-блоки в mobilenet'е и дотюните полученную модель.
3. Далее средствами torch fx вы квантизуете нейросеть, и дообучите ее с QAT при помощи дистилляции

В этом задании вы сравните между собой несколько архитектур для задачи верификации лиц и обучите классификатор актеров