Как разобраться с Computer Vision

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — это область искусственного интеллекта, связанная с анализом, классификацией и распознаванием изображений и видео. В основе CV-систем обычно лежат алгоритмы на базе машинного обучения — с их помощью они учатся отличать одни объекты от других, видеть паттерны и закономерности. Человек учится распознавать образы в процессе знакомства с окружающим миром — еще в детстве он запоминает, чем отличается кошка от собаки, а интерфейс Among Us — от интерфейса Minecraft. Компьютер «мыслит» иначе — чтобы научить систему распознавать образы, ей нужно «скормить» датасет с размеченными данными, который наглядно показывает отличия одного объекта от другого.

Разметка данных, кстати, целая наука — причем довольно трудоемкая. Обычно для этого нанимают фрилансеров, которые дистанционно маркируют видеоролики и изображения. Чем точнее разметка и чем больше данных, тем точнее будет работать система компьютерного зрения. При этом многое зависит от специфики — алгоритм, которые ориентируется в разных видах птиц, не поможет робомобилю распознать преграду на дороге. Хотя бывают интересные прецеденты. Например, в Японии алгоритм для распознавания выпечки стали использовать для диагностики рака. 

С каждым годом технология эволюционирует, но без глитчей пока не обходится: алгоритмы путают людей с животными, принимают абстрактные паттерны за реальные объекты, а иногда не могут отличить черепаху от ружья. Задача специалистов по компьютерному зрению — свести к минимуму такие инциденты и научить алгоритмы уверенно ориентироваться в окружающем мире. Например, на производстве система сможет выявить бракованное изделие, в клинике поможет врачу отличить злокачественную опухоль от доброкачественной, а астрофизикам позволит быстрее классифицировать небесные тела.

Технология сама по себе нейтральна, но применять ее можно по-разному — например, некоторые государства используют ее для деанонимизации протестующих. Поэтому специалистам по ИИ рекомендуют изучать этику в сфере машинного обучения. Один из таких курсов мы специально включили в эту подборку.

Где изучать компьютерное зрение?

Бесплатные уроки по теме «Компьютерное зрение» от Udemy 

Восемь коротких уроков отлично подойдут для быстрого погружения в тему. Например, вы узнаете, как устроена навигация робомобилей, что такое метод Виолы — Джонса, как работают сверточные и генеративно-состязательные нейросети, а также познакомитесь с библиотекой OpenCV и поймете, как использовать ее для распознавания лиц.

Подробнее

Глубокое обучение и компьютерное зрение от А до Я: OpenCV, SSD и GAN от Udemy

На курсе вы освоите базовые инструменты компьютерного зрения и сможете не только создать приложение для распознавания лиц и объектов, но также генерировать изображения с помощью GAN — генеративно-состязательных нейросетей.

Подробнее

Компьютерное зрение с OpenCV и Python от Udemy

Вы узнаете, как глубокое обучение помогает компьютерам распознавать образы, а также создадите сервисы для распознавания и отслеживания объектов. Для обучения пригодится знание Python, но самых базовых навыков будет достаточно. Кстати, приобретать дорогое ПО не придется — в процессе обучения вы будете использовать бесплатные инструменты с открытым кодом.

Подробнее

Основы компьютерного зрения с Watson и OpenCV от edХ

На этом вводном курсе вы научитесь обрабатывать и классифицировать изображения, следуя гайдлайнам от сотрудников IBM, а также освоите базовые принципы работы с Python, Watson AI и OpenCV

Подробнее

Обработка изображений с помощью Python. Бесплатный курс от DataCamp

Отличное дополнение к курсу от edX — четыре модуля по обработке и маркировке изображений. Программа сфокусирована не столько на компьютерном зрении, сколько на обработке визуала (image processing). Например, вы научитесь улучшать качество медицинских снимков, увеличивать фотографии в несколько раз, удалять отдельные объекты и распознавать паттерны с помощью современных инструментов на базе машинного обучения.

Подробнее

Станьте экспертом по компьютерному зрению с Udacity

На занятиях вы научитесь работать с системами компьютерного зрения, которые уже применяются во многих отраслях — от производства до автотранспорта. Партнерами курса выступили Nvidia, Deep Learning Institute и компания Affectiva, которая создает ПО для распознавания эмоций по фото и видео. Плюс обучения на Udacity — это дополнительная помощь с трудоустройством после окончания курса. Вам помогут улучшить резюме и страницу на LinkedIn, а также организуют ревью кода на Github.

Подробнее

Специализация «Глубокое обучение» от Coursera

Фундаментальная программа, разработанная при участии известного эксперта по машинному обучению Эндрю Ына, включает пять курсов по глубокому обучению. Вы узнаете, какие технологии на самом деле скрываются за абстрактным понятием «искусственный интеллект», научитесь работать с разными типами нейросетей и сможете применять их для распознавания образов, синтеза речи и музыки. 

Подробнее

Специализация Ethics in the Age of AI от Coursera

Разработчики часто закладывают в алгоритмы собственные предубеждения и когнитивные искажения. В результате ИИ дискриминирует отдельные группы людей, совершает ошибки и вводит в заблуждение пользователей. Курс объясняет, что скрывает за «черный ящик» искусственного интеллекта и как предрассудки становятся частью «прошивки», а главное, объясняет разработчикам, как этого избежать.

Подробнее

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150