Компьютерное зрение — CV
Порог входа тут высокий и заявлен прямо: курс написан для специалистов, которые уже работают с данными, машинным и глубоким обучением, — дата-сайентистов, DL- и ML-инженеров, разработчиков, которым нужно встроить компьютерное зрение в свой продукт. Если базы в Deep Learning нет, школа сама отправляет сначала на курс по глубокому обучению. За два месяца проходят детекцию и сегментацию (YOLO, Faster R-CNN, SSD, U-Net, DeepLab), генеративные модели (GAN, VAE, Diffusion), трансформеры и мультимодальные архитектуры — ViT, CLIP, BLIP, VQA.
Нагрузка — от пятнадцати часов в неделю, и это не рекламная цифра: за курс делают четыре проекта на реальных бизнес-задачах, каждый с разбором от инженеров. Собирают детектор объектов, модели сегментации, кастомизируют генеративную сеть, обучают классификатор на трансформерной архитектуре. Программу вёл Антон Моргунов, Senior ML-инженер в Базис Центре, в команде также преподаватель Deep Learning из МГТУ имени Баумана и ML-инженер Яндекса из беспилотного направления. По итогам выдают удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Формат выбирается на входе: с дедлайнами по расписанию или в своём темпе, с возможностью продлить обучение на месяц.
Что уточнить у школы
Эти вопросы пригодятся на сайте школы — задайте их менеджеру до оплаты.
Сравните с альтернативами
Три программы других школ по тем же навыкам — сравнили по главному. Лучшее значение в строке подсвечено.
Этот курс
|
Этот курс
Яндекс Практикум
|
Нетология
Самый доступный
|
Karpov Courses
Самый короткий
|
SkillFactory
|
|
|---|---|---|---|---|
| Цена | 60 000 ₽ |
15 900 ₽ 19 875 ₽
|
69 000 ₽ 82 400 ₽
|
230 000 ₽ |
| Рассрочка | — | — | ||
| Рейтинг | 5 | — | — | — |
| Длительность | 2 мес. | 2 мес. | 1 мес. | — |
| Документ | — | Сертификат по завершении | — | — |
| Записаться | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее |
Отзывы о курсе
2 отзывана основе 2 оценки
Рейтинг рассчитан как средняя оценка по отзывам о школе, в которых упоминается этот курс.
Отзывы принадлежат их авторам и собраны с публичных площадок в информационных целях с указанием источника. Полные версии — по ссылкам на площадках.
ILaptev
2 месяца назадПрошёл базовую часть курса "Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение" порадывал хориший баланс теории и практики. Удалось познакомиться с новыми инструментами и разобраться в обучении НС. Сейчас перехожу на изучение специализации, надеюсь что дальше уровень не упадет. На данный момент все нравится
Добрый день! Огромное спасибо за ваш отзыв) Мы очень рады, что вам понравился баланс теории и практики, и вы разобрались в обучении нейросетей. Желаем вам успехов на специализации — уверены, что уровень останется высоким, а новые инструменты и знания пригодятся в работе! Спасибо, что выбрали Практикум!
Александр Л.
4 месяца назадПару дней как завершил обучение на расширенном курсе «Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение» от Яндекс Практикума. Впечатления в целом очень положительные.<br>Плюсы<br>Курс оправдал ожидания: понятная теория, много иллюстраций, детальная практика, интересные проекты. Формат подачи — текстовый – отлично подходит для усвоения материала по программированию, а если нужно живое общение или есть доп вопросы, то для этого есть вебинары с наставником (впрочем, за их «прогулы» никто не карает – это дело добровольное – хочешь спрашивай и узнавай у наставника, хочешь – поищи информацию сам). Организация выстроена с вниманием к слушателям: проблемы решают оперативно, вопросы не остаются без ответа (правда иногда наставника обгоняли сокурсники, но это, наоборот, плюс).<br>Минусы (технические)<br>• ClearML пока доступен через зарубежный сервис, что иногда мешает трекингу экспериментов (проверяющие относятся с пониманием и принимают и условные логи обучения), хотя будем честны – для курсов будет огромным плюсом, если Яндекс развернет свою версию этого сервиса.<br>• Виртуальная машина может отключиться прямо во время обучения модели – чтобы не мучиться и не страдать от вспышек агрессии - идеальный вариант — своя видеокарта с 16 ГБ и CUDA, тогда этих неудобств нет. (Опять же в целом Практикум без затруднений предоставляет дополнительные доступы и попытки, тут просто вопрос удобства)<br>• В материалах встречаются опечатки, что создает впечатление «обкатки» курса.<br>Кому НЕ подойдёт<br>1. Кто ждёт, что всё разжуют, а самому останется только собирать готовое в «фантастические проекты» - всё-таки на мой взгляд курс для людей, которые умеют и готовы САМОСТОЯТЕЛЬНО учиться.<br>2. Кто не хочет заниматься самостоятельными исследованиями «около» изложенного материала – в спринтах встречаются проблемы, которым не было уделено достаточно внимания в курсе. Соглашусь с теми отзывами, где говорят, что нужно много гуглить – но с другой стороны – это и есть учеба.<br>3. Кто может уделять не более 4–5 часов в неделю — обучение сетей и эксперименты требуют гораздо больше времени – один проект может занимать и 20 и 30 часов (но это очень субъективно и зависит как от оборудования, так и от опыта слушателя).<br>Кому подойдёт<br>Тем, кому нравится процесс учёбы, кто готов искать информацию в сети и экспериментировать с нейросетями. Знатокам классического Computer Vision этот курс предоставит отличную возможность узнать новое!
Добрый день! Огромное спасибо за ваш подробный и очень ценный отзыв о курсе по компьютерному зрению. Мы очень рады, что в целом впечатления положительные, курс оправдал ожидания, и вы оценили текстовый формат и организацию поддержки. Понимаем ваши замечания по ClearML, виртуальной машине и опечаткам — это важные сигналы для команды курса. Спасибо, что прошли этот ресурсоёмкий путь и поделились опытом. Желаем успехов!
О школе
Яндекс Практикум — образовательный сервис Яндекса для тех, кто хочет освоить IT- и digital-навыки через практику, наставников и разбор реальных задач. В каталоге школы есть направления по программированию, анализу данных, дизайну, менеджменту, маркетингу, ИИ и английскому; многие программы можно начать с бесплатной части, чтобы проверить формат до покупки.
Сильная сторона Практикума — связь с продуктовой экспертизой Яндекса. На сайте школы отдельно подчёркивается, что авторы и наставники курсов работают с технологиями Яндекса, а в учебных программах используются бизнес-кейсы из продуктовой среды. Для студента это полезно не красивой вывеской, а прикладной логикой: задания ближе к рабочим процессам, чем к абстрактным упражнениям.
Практикум подойдёт тем, кто готов учиться регулярно и не ждёт быстрых обещаний. Профессии вроде Python-разработчика, аналитика данных или инженера по тестированию требуют самостоятельной практики между уроками, портфолио и нормальной подготовки к собеседованиям. Карьерный центр помогает с резюме, проектами, вакансиями и интервью, но оффер всё равно зависит от темпа студента, рынка и качества выполненных работ.
Перед выбором программы лучше пройти бесплатный вводный блок и посмотреть, насколько вам подходит подача: тренажёр, дедлайны, ревью, общение с наставниками. Если первые задания идут тяжело, но понятно, это хороший знак. Если раздражает сам формат самостоятельной работы, стоит сравнить Практикум с более классическими курсами с живыми лекциями.
Как выбрать направление
У Яндекс Практикума много разных треков, поэтому выбор лучше начинать не с названия профессии, а с будущей задачи. Если вам ближе код и логика продукта, смотрите программирование и тестирование. Если нравится искать закономерности в цифрах, подойдут аналитика данных и смежные направления. Если хочется работать с интерфейсами, текстами, гипотезами и визуальной подачей, разумнее сравнить дизайн, маркетинг и менеджмент.
Полезный фильтр — время на практику. Большая программа требует регулярного ритма: проходить тренажёр, сдавать проекты, читать ревью, исправлять работу после комментариев наставника. Если сейчас есть только пара свободных часов в неделю, лучше начать с вводного блока или короткого курса. Так вы проверите интерес к теме без лишней спешки.
Яндекс Практикум особенно полезен тем, кто готов учиться через действие. Формат не обещает мгновенный переход в новую профессию, зато помогает выстроить понятный маршрут: попробовать вводную часть, пройти базу, собрать проекты, подготовить резюме и выйти на первые собеседования без хаотичного самостоятельного поиска.
Ещё один важный критерий — поддержка после первых учебных недель. Проверьте, где задавать вопросы, как быстро приходят ревью, что делать при переносе дедлайна и можно ли вернуться к сложной теме позже. Эти мелочи сильно влияют на то, дойдёте ли вы до финального проекта.
