Выиграйте подарки
за покупку

Чем раньше оплатите,
тем больше шансов!

Подробнее

Скорее собирайтесь у елочки: розыгрышей будет целых три. И все они среди тех, кто с 1 по 30 декабря 2020 года купит обучение на сумму от 50 000 рублей. Рассказываем по порядку.

  • У нашего Деда Мороза есть мешок подарков от Apple. Среди них — MacBook Air, iPhone 11 Pro, часы Apple Watch и наушники AirPods Pro. 
  • Разыгрываем призы трижды: 11 декабря, 21 декабря и 12 января. Участвуют те, кто купил курсы на сумму от 50 000 рублей с 1 по 30 декабря 2020. Результаты опубликуем в нашем блоге.
  • Чем раньше купите обучение, тем больше у вас шансы на выигрыш. Например, если вы оплатите курс 1 декабря, то поучаствуете во всех трех розыгрышах.

Подробнее обо всех условиях розыгрыша читайте в блоге.

Счастливого Нового года и удачи!

Первые 6 месяцев обучения бесплатно

Компьютерное зрение

Вы узнаете, как научить компьютер видеть: находить и группировать объекты на изображении, распознавать лица и действия, трансформировать изображения. Поможем стать специалистом по компьютерному зрению и повысить уровень дохода.

Длительность

11 месяцев

Результат

3 кейса в портфолио

Гарантия

Трудоустройство после обучения

Формат обучения

Онлайн

Бизнес ищет разработчиков компьютерного зрения

110 000 ₽

Средняя зарплата начинающего специалиста
*Данные взяты с сайтов по поиску работы
Разработчик компьютерного зрения
Санкт-Петербург
120 000 руб.
Junior computer vision
Москва
110 000 руб.
Junior computer vision engineer
Москва
130 000 руб.

Кому подойдет курс

Новичкам в IT

Поможем с нуля освоить профессию разработчика компьютерного зрения. После обучения вы сможете работать на должности deep learning engineer, computer vision engineer, AI research engineer.

Начинающим разработчикам

Научитесь решать творческие бизнес-задачи, сможете специализироваться на компьютерном зрении, расширите и систематизируете знания по разработке.

Преимущества факультета по компьютерному зрению

Актуальная программа

Мы ежегодно обновляем программу обучения: проводим исследования и учитываем требования работодателей. Её можно освоить даже без технического образования или бэкграунда.

Практикующие преподаватели

Преподаватели — эксперты из GeekBrains, Delivery Club и МГТУ им. Баумана. Они помогали разрабатывать системы технического зрения, имеют опыт работы с рекомендательными системами и поиском товаров по картинкам.

Экспертиза Mail.ru Group — IT-гиганта

В группу входит много бизнес-продуктов: ВКонтакте, Delivery Club, Ситимобил и другие. Мы анализируем их развитие и делимся с вами накопленными знаниями.

100%
студентов GeekBrains, которые обратились в наш центр карьеры, ежегодно выходят на работу по специальности.

Помогаем начать карьеру

Консультируем

Поможем проанализировать ваши компетенции и пути карьерного развития.

Помогаем с резюме

Чтобы вы выгодно выделялись на фоне конкурентов, наши HR-специалисты помогут составить резюме.

Составляем подборку вакансий

Менеджер по трудоустройству отправляет подборки вакансий, а вы откликаетесь на самые интересные.

Помогаем получить работу мечты

Дадим советы, как пройти собеседование, и поздравим с оффером :-)

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдёте работу, мы вернём деньги.

Наши студенты достигают успеха

Ярослав Стеценко

Директор компании «Внедренец», партнёр 1С.

Чтобы учиться и управлять бизнесом, я вставал в 5 утра: голова свежая и никто не беспокоит. В неделю на обучение хватает восьми часов, вебинары смотрю на удвоенной скорости.

Полученные знания сразу внедряю в бизнес. Например, мы начали использовать машинное обучение, чтобы обрабатывать обращения пользователей.

ИИ проникнет во все сферы бизнеса, и это здорово. Роботы заменят людей, напротив — спрос на человеческие ресурсы вырастет.

Вадим Мазейко

Студент факультета аналитики Big Data

В 33 года сложно осваивать новую специальность, особенно с двумя маленькими детьми. С первого месяца обучения я научился экономить время на работе: написал парсер госзакупок, обрабатывал огромные эксельки при помощи pandas и визуализировал их в Matplotlib.

Моя цель — переквалифицироваться в аналитика, и я рад, что ребята из GeekBrains поддерживают меня на этом пути.

Константин Воронков

Выпускник факультета искусственного интеллекта

Из-за разницы во времени я смотрел занятия в записи, но это не повлияло на качество обучения. В GeekBrains одинаково хорошо объясняют азы и нюансы.

После обучения научился использовать методы машинного обучения в работе, например, чтобы прогнозировать спрос на продукцию. Теперь, когда появляется новый бизнес-процесс, в первую очередь думаю, как его реализовать без человека. 

Старайтесь сложные задачи решать утром — это самое продуктивное время. Если задача не решается, отложите до завтра — решение обязательно придёт.

Выпускники GeekBrains востребованы на рынке

Многие из наших выпускников раньше не работали в IT, но после обучения устроились в крупные компании или открыли свой бизнес.

Программа обучения

1
Октябрь - Декабрь

Создание инфраструктуры

1 час, 7 видео-уроков
Видеокурс: как учиться эффективно

Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.

Вы узнаете, сколько времени уделять обучению, как эффективно выполнять практические задания, отслеживать прогресс и добиваться целей. Расскажем, как сохранять мотивацию во время обучения и справляться с чувством неуверенности и переизбытка информации.

4 недели, 8 уроков
Введение в высшую математику

Курс поможет погрузиться в профессию CV-инженера. У вас будут задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей.

3 недели, 6 уроков
Введение в математический анализ

Освоите основные понятия: множество, интеграл, предел и производная функции. 

4 недели, 8 уроков
Основы языка Python

Вы начнёте осваивать основы программирования на Python: пройдёте путь от переменных, циклов и ветвлений до создания программ с помощью объектно-ориентированного подхода.

3 недели, 5 уроков
Линейная алгебра

Расскажем о линейном пространстве, линейных преобразованиях и системах уравнений. Познакомитесь с матрицами, сингулярным разложением и матричными операциями.

Итоги четверти
  • Освоите технические основы CV-инженера. 
  • Восполните знания по математическому анализу и линейной алгебре. 
  • Рассмотрите примеры решения задач на Python.
2
Январь - Апрель

Основы машинного обучения

3 недели, 6 уроков
Теория вероятностей и математическая статистика

Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.

Вы узнаете, что такое случайные события, условная вероятность, формула Байеса, независимые испытания, доверительные интервалы. Познакомитесь с распределением Пуассона и описательными статистиками. Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование.

4 недели, 8 уроков
Алгоритмы на Python.

Потренируетесь решать задачи с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных.

2 недели, 4 урока
Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib

Познакомитесь с основными библиотеками машинного обучения. Узнаете, как визуализировать данные и работать с моделями машинного обучения.

4 недели, 8 уроков
Основы машинного обучения

Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения.

  • Классические методы: классификация, регрессия, деревья.
  • Кластеризация: метрики, DBSCAN, KMeans, агломеративная кластеризация, кластеризация деревьями.
  • Снижение размерности: SVD, PCA, tSN.
  • Обзор методов калибровки моделей и поиск аномалий.
  • Ансамбли: градиентный бустинг (adaboost, xgboost, catboost).
Итоги четверти
  • Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. 
  • Научитесь решать задачи по комбинаторике и узнаете о видах распределений, методах проверки статистических гипотез. 
  • Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа.
  • Поймёте, как устроены алгоритмы на уровне математики.
3
Май - Август

Компьютерное зрение

3 недели, 5 уроков
Введение в компьютерное зрение

Познакомитесь с основными задачами в компьютерном зрении, математической морфологией и библиотеками openCV и PIL.

Получите базовые навыки по работе с фильтрами и научитесь выделять глобальные и локальные признаки на изображении:

  • Глобальные: квантование RGB, HSV, фильтры Габора, признаки по контурам.
  • Локальные: детектор Харриса, SIFT, пирамида изображения, LoG, DoG, HOG.

В конце выполните проект по предобработке и классификации изображений классическими методами на известных датасетах.

6 недель, 11 уроков
Deep learning

Научитесь применять нейронные сети для компьютерного зрения и оценивать качество решения.

Узнаете, как работают свёрточные сети, продвинутые архитектуры, основные подходы к обработке трехмерных изображений, PyTorch. Научитесь применять сегментацию изображений, детекцию объектов. 

Сможете решать задачи на генерацию текста по входному эмбеддингу и на автоматическое аннотирование изображений.

2 недели, 4 урока
Прототипирование и интеграция

Научитесь формулировать бизнес-проблему в терминах машинного обучения, выстраивать процесс по её решению, находить данные для решения и проводить первичную разметку эвристиками.

2 недели, 4 урока
Бизнес-процесс машинного обучения

Узнаете, как выглядит процесс постановки задачи машинного обучения, сбора данных и представления результата.

Что разберёте:

  • Парсинг: типы контента, requests, selenium.
  • Разметку данных и принципы Active learning.
  • Дообучение моделей с добавлением факторов.
  • Примеры задачи машинного обучения.
Итоги четверти

Что изучите:

  • Продвинутые архитектуры свёрточных нейронных сетей
  • Семантическую сегментацию, детекцию и локацию объектов, распознавание лиц и действий, отслеживание траектории в видео, перенос стиля изображения.
~

Дипломный проект

Сможете выбрать любую тему. Вы будете сами собирать и размечать данные, определять метрики качества и таргеты для обучения, обучать модель, готовить MVP в виде сервиса в Docker.

Темы:

1. Детекция объектов (масок на лицах, головных уборов).

2. Поиск похожих объектов (похожие автомобили, одежда).

3. Классификация изображений (данные на ваш выбор).

4. Style Transfer — перенос стиля изображения. Например, трансформация светлого времени суток в тёмное на фотографии.

5. Сегментация изображений.

Вас обучают лучшие эксперты

Амир Сафиуллин | Machine Learning Engineer в Mail.ru Group

Занимается рекомендательными системами Вконтакте. Раньше решал задачи компьютерного зрения в Skoltech, затем работал в «Юле» и Яндекс.Дзене: улучшал классификацию писем, алгоритмическую модерацию трафика, поиск товаров по рекомендациям и картинкам. Окончил МИФИ и магистратуру в ВШЭ.

Иван Максимов | Data Scientist в Delivery Club

Работал в PwC и ML Research. Создавал рекомендательные системы для ритейла, оптимизировал маркетинговые кампании на основе машинного обучения.

Мария Корлякова | МГТУ им. Н. Э. Баумана

Доцент, кандидат технических наук. Работает в калужском филиале МГТУ им. Баумана на кафедре «Системы автоматического управления и электротехника», отвечает за модуль интеллектуальной обработки информации. Разрабатывала системы технического зрения для ориентации и навигации на основе обучаемых моделей для Сосенского приборостроительного завода. Защитила кандидатскую диссертацию в области построения обучаемых интеллектуальных систем.

Поддержка во время обучения

Преподаватели

Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь по своим проектам.

HR-менеджер

Помогает составить резюме и подготовиться к собеседованию.

Аккаунт-менеджер

Помогает записаться на обучение и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.

Специалисты техподдержки

Помогут, если возникнут сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.

Ваше резюме после обучения

Мои навыки:

• Python

• Машинное обучение

• Классические алгоритмы компьютерного зрения (OpenCV)

• Deep Learning (Keras, Tensorflow, PyTorch)

• Построение нейросетей

Руслан Кодов
Разработчик компьютерного зрения

Ожидания по з/п
110 000 ₽
Локация
Москва
График работы
Полная занятость

Образование

GeekBrains,  Компьютерное зрение, 2021

Опыт работы

Mail.ru Group, Проектная работа Июнь — Август 2021

Портфолио

Детекция объектов: масок, головных уборов
Поиск похожих объектов: автомобилей, одежды
Style Transfer (перенос стиля изображения)

Станьте дипломированным специалистом

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.

Стоимость курса

Рассрочка до 36 месяцев: удобно вносить небольшие суммы

Первый платёж через 6 месяцев после начала обучения

0
₽ / месяц
первые шесть месяцев
4 990
₽ / месяц
после полугода обучения

Оставить заявку

Отправляя заявку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Спасибо, ваша заявка принята!

Менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Упс! Что-то пошло не так

Можно ещё дешевле!

Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.

Начать обучение