Научитесь |

Прокачайтесь
в Computer Vision

Старт: конец июля
Для junior и middle
Формат: онлайн
Может оплатить компания
Получите скидку 20% при раннем бронировании
Старт следующего потока в конце июля. Оставьте заявку уже сейчас и получите скидку 20%
Вы погрузитесь в индустрию
По окончании курса вы научитесь решать Computer Vision задачи end-to-end: от сбора данных до деплоя web-сервиса. Вы переймете лучшие практики опытных инженеров, которые станут вашими кураторами во время обучения
Повысите свою ценность на рынке
Закроете пробелы в знаниях
После курса CV Rocket вы:
Улучшите процессы в своей команде
Освоите полный цикл решения CV-задач
{ex koronapay.com, основатель проекта}
Тимур Фатыхов
Этот курс
для вас, если
На старте любой карьеры важны советы и поддержка от опытных коллег. С ними вы будете развиваться гораздо быстрее. На нашем курсе вы создадите 2 полноценных сервиса при постоянной поддержке опытных кураторов.
На старте любой карьеры важны советы и поддержка от опытных коллег. С ними вы будете развиваться гораздо быстрее. На нашем курсе вы создадите 2 полноценных сервиса при постоянной поддержке опытных кураторов.

По окончании курса вы научитесь

+ навык
+ навык
+ навык
+ навык
+ навык
+ навык
Квантовать, дистиллировать и прунить модели. Конвертировать в JIT, ONNX и TensorRT. Готовить модели для инференса на устройстве клиента
Ускорять и облегчать инференс
Квантовать, дистиллировать и прунить модели. Конвертировать в JIT, ONNX и TensorRT. Готовить модели для инференса на устройстве клиента
Ускорять и облегчать инференс
Оборачивать инференс моделей в web-сервис. Настраивать CI/CD и мониторинг своих приложений
Создавать полноценный сервис
Оборачивать инференс моделей в web-сервис. Настраивать CI/CD и мониторинг своих приложений
Создавать полноценный сервис
Создавать проекты на платформе краудсорсинга "Толока". Собирать данные и разметку, создавать правила для минимизации ошибок в аннотациях
Добывать чистые данные
Создавать проекты на платформе краудсорсинга "Толока". Собирать данные и разметку, создавать правила для минимизации ошибок в аннотациях
Добывать чистые данные
Писать и автоматизировать тесты. Наглядно логировать и версионировать эксперименты. Передавать коллегам наработки в контейнерах
Работать в ML/DL команде
Писать и автоматизировать тесты. Наглядно логировать и версионировать эксперименты. Передавать коллегам наработки в контейнерах
Работать в ML/DL команде
Препроцессить картинки на GPU с помощью DALI. Использовать lightning и catalyst для моделинга сетей
Быстро учить модели
Препроцессить картинки на GPU с помощью DALI. Использовать lightning и catalyst для моделинга сетей
Быстро учить модели
Optical Character Recognition, Tracking, Face Recognition and Verification, Segmentation, Object Detection
Решать востребованные задачи
Optical Character Recognition, Tracking, Face Recognition and Verification, Segmentation, Object Detection
Решать востребованные задачи
Как именно вы освоите каждый навык
Раз в 1-2 недели мы проводим сессии вопрос-ответ (или семинары для ответов на вопросы). Туда приходят спикеры и кураторы. Мы отвечаем на ваши вопросы, помогаем с практикой, обсуждаем задачи из вашей практики
5. Или приходите на онлайн-встречи с кураторами, чтобы обсудить вопрос голосом
Мы проводим лекции в зум в режиме онлайн 1-2 раза в неделю. На них вы будете слушать лекции опытных разработчиков, задавать им вопросы, участвовать в дискуссиях и работать в группах над решением ML-кейсов. В конце каждой лекции вы закрепите материал анонимным тестом, а спикер прокомментирует ошибки
1. Изучите теорию на лекции
Каждое задание делится на две части: моделинг нейросетей и деплой сервиса. Постепенно вы будете улучшать моделинг и сервис, применяя фреймворки и техники из лекций. К концу курса вы создадите 2 полноценных сервиса с тестами, автоматизацией, мониторингами и быстрыми моделями под капотом
2. Сделаете практическое задание
Для каждой домашней работы вы создадите отдельный gitlab репозиторий. А наши кураторы проведут code review на каждый merge request, чтобы вы получили исчерпывающий фидбек
3. Получите Code Review от куратора
Обсуждайте домашние задания, рабочие задачи или просто общайтесь. Кураторы курса всегда помогут решить проблемы и поделятся советом
4. Если возникнут трудности, мы оперативно поможем в чате
Старт: конец июля / Идет предзапись
Старт: конец июля /
Идет предзапись
Программа курса
Длительность: 15 недель
Web-сервисы, FastAPI
Примерная нагрузка: 5-8 часов в неделю
/
3 дополнительных задания
20 лекций
2 основных проекта
Nvidia DALI
Лекции
Моделинг в команде
Толока
Docker
Мониторинг сервисов
Catalyst & Lightning
Ускорение моделей
Теория моделинга сетей
Semantic Segmentation
Линтеры и автотесты
Object Detection, Tracking
Конвертация
Face Recognition
CI/CD
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Классический CV
GAN
Распознавание текста
+
+
+
Diffusion Models
Идеальное резюме
+
+
Практика
Проект №1
В первом проекте вы создадите сервис классификации спутниковых снимков. Вам предстоит обучить нейросеть и обернуть ее инференс в web-сервис. Ваше решение будет состоять из двух частей: моделинг классификации и разработка сервиса
Во второй части вы напишите сервис, добавите к нему тесты, обернете в докер, настроите CI и автоматизируете деплой на сервер
В первой части вы обучите нейросеть на выбранном фреймворке, настроите логирование экспериментов и версионирование моделей. Все так, будто вы работаете в крупной команде
Проект №2
В этом проекте вы также будете учить нейросети и деплоить сервис. Но данных теперь не будет. Вам предстоит собрать их на платформе Толока, создав реальные проекты для реальных людей
Помимо этого в сервисе теперь будет несколько нейросетей, связанных в единый пайплайн распознавания текста. Вам надо учесть это при планировании архитектуры. Также в отличие от первого проекта, вам следует добавить мониторинг в свое приложение
Вы можете выбрать как решать задачу: через сегментацию и постобработку результата, через детекцию или без сетей вовсе (только классический CV, только хардкор!) –– или сделайте все 3 решения, мы дадим ревью на каждое из них!
TensorRT
+
Face Recognition
Compression
+
+
Также
на нашем курсе вы:
По окончании получите сертификат об успешном завершении программы
Будете проводить индивидуальные встречи с куратором, который поможет вам дойти до конца программы
Будете решать ML-кейсы вместе с коллегами по учебе во время вебинаров
Сможете обсудить любые вопросы во время отдельных встреч со спикерами (office-hour)
Отзывы выпускников
И
Понравилось понятное и доходчивое объяснение преподавателей. Стал использовать на работе знания из лекций по Object Detection, Face Recognition, Docker, DVC, CI/CD, JIT, etc. А также улучшил рабочие пайплайны
Ильдар
А
Андрей
ODS: Maria Startseva
Мария
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.
ODS: Alexandr Goncharenko
Александр
Галина
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
ODS: ysakulich
Яна
Хочу поделиться хорошей новостью - устроился в австралийскую компанию, буду заниматься облаком OCR) На собеседовании за счет того, что подчерпнул на курсе об устройстве OCR, вытянул - сказали, что как будто у них уже года полтора работаю, такое понимание процессов). Собственно, все, что хотел сказать, просто спасибо за курс)
ODS: Alexandr Sudakov
Alexandr
Ольга
ODS: Olga Chaganova
ODS: wammy
Марк
ODS: Victor Yudin
Виктор
ODS: Ksenia Ryabinova
Ксения
Арсений
ODS: @Arseny
Кураторы
Практикующие CV-инженеры с опытом от 4 лет
Дмитрий Чудаков
{Expasoft}
Влад Тюшников
{TDM-com}
Актуализирует карты 2gis с помощью CV. На-учит краудсорсингу на Толоке и сегментации
Backend-разработчик. Расскажет как создавать, деплоить и поддерживать сервисы
Оптимизирует сети для быстрой работы на Edge устройствах. Научит ускорять сети
Решает CV задачи без нейросетей. Програм-мирует микрокомпью-теры. Преподает блок по классическому CV
Рекрутировала в Сбер и Ozon. Провела больше 100 интервью. Научит составлять резюме и представлять себя
Генерирует людей для фэшн индустрии, объяснит, как работают GAN и диффузии
Работал в крупных ML-командах, передаст опыт командного моделинга сетей
Ex TeamLead команды CV. Работал над сервисом распознавания документов. Научит решать OCR
{Яндекс}
Альбина Хабибулина
Кирам Аль-Харба
{Евразтехника}
Сергей Гаврин
{ex koronapay.com}
Тимур Фатыхов
{2GIS}
Михаил Лиз
{TheWatch}
Денис Солдатов
Актуализирует карты 2gis с помощью компьютерного зрения. Научит краудсорсингу на Толоке и сегментации
Оптимизирует сети для быстрой работы на Edge устройствах. Научит ускорять нейросети
Решает CV задачи без нейросетей. Программирует микрокомпьютеры. Преподает блок по классическому CV
Работал в крупных ML-командах, передаст опыт командного моделинга сетей
Квалифицированный специалист с 20-ти летним стажем. Расскажет про выгорание и синдром самозванца
Ex TeamLead команды CV. Работал над сервисом распознавания документов. Научит решать OCR
Андрей Шадриков
{verigram.ai}
TeamLead команды распознавания лиц. Расскажет как решать metric learning задачи
Записаться на консультацию
На ней куратор ответит на ваши вопросы и узнает о целях, желаниях и навыках в CV. Это поможет определить, будет ли курс полезен именно для вас
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных
Старт: конец июля
Для junior и middle
Формат: онлайн
Может оплатить компания
Получите скидку 20% при раннем бронировании
Старт следующего потока в конце июля. Оставьте заявку уже сейчас и получите скидку 20%
Ответы на вопросы
Ответы
на вопросы
На 30-минутной встрече куратор ответит на ваши вопросы и спросит о целях, желаниях и навыках в CV. Это поможет определить, будет ли курс полезен именно для вас
На 30-минутной встрече куратор ответит на ваши вопросы и спросит о целях, желаниях и навыках в CV. Это поможет определить, будет ли курс полезен именно для вас
В канале школы DeepSchool мы :
- напоминаем вам теорию ML/DL в виде коротких постов,
- рассказываем про полезные библиотеки и фреймворки,
- задаем вопросы с собеседований,
- и делимся советами, которые помогут вам в работе