1. Математика для ML и основы DL
Необходимо знать, что такое производная, матричное умножение, скалярное произведение, градиентный спуск, дифференцируемость, как работают оптимизаторы SGD/Adam, что такое кроссэнтропийная функция потерь
Будем писать функции и классы. Домашние задания будут на PyTorch, OpenCV, NumPy. Часть из них будет в py-скриптах
2. Базовое знание Python и PyTorch
Будем разбирать последние подходы в CV и сложные задачи, поэтому необходимо знать про работу свёртки и о других базовых понятиях
3. Опыт в Computer Vision
4. Навыки работы с данными
Нужно иметь опыт с данными: предобработка, визуализация, анализ