Модули 2–3
Детектор объектов в реальном времени
Обучаете YOLOv8 на собственном датасете, экспортируете в ONNX/TensorRT и подключаете веб-камеру — детекция дорожных объектов со стабильными FPS.
OpenCV, детекция объектов, сегментация, Vision Transformers, GPT-4V, Stable Diffusion, ComfyUI. 30 уроков, 6 модулей, сквозной проект — от обработки пикселей до генерации изображений.
Обучаете YOLOv8 на собственном датасете, экспортируете в ONNX/TensorRT и подключаете веб-камеру — детекция дорожных объектов со стабильными FPS.
Строите U-Net на открытом датасете, выделяете области интереса с метрикой Dice и валидируете модель так, как это делают в реальных MedAI-задачах.
CLIP-эмбеддинги превращают картинки в векторы: система «найди похожее» по фото товара или мема — без ручной разметки и сложных индексов.
Собираете в ComfyUI управляемый пайплайн Stable Diffusion + ControlNet: генерация арта и продуктовых визуалов по тексту и референсу.
Финальный капстоун, объединяющий весь курс: поток с камеры → детекция и сегментация → анализ сцены через GPT-4V → автоматический отчёт с иллюстрациями, сгенерированными Stable Diffusion.
Базовый Python и немного NumPy — этого достаточно. Курс начинается с основ OpenCV и постепенно доходит до трансформеров и генеративных моделей, объясняя математику по ходу дела.
Для первых модулей хватит любого ноутбука — OpenCV работает даже на CPU. Для обучения YOLO и запуска диффузии желателен GPU, но мы показываем бесплатный Google Colab и оптимизации для слабого железа.
Большинство курсов останавливаются на классификации MNIST/CIFAR. Мы проходим весь путь: от пикселей и свёрток до YOLO, SAM, GPT-4V и генерации изображений — и закрепляем каждый блок практическим проектом.
Python, OpenCV, PyTorch, YOLOv8/v9 и Ultralytics, U-Net, DeepLabV3, Mask R-CNN, SAM, Vision Transformers, CLIP, GPT-4V/Gemini API, Stable Diffusion, ComfyUI, ControlNet, экспорт ONNX и ускорение TensorRT.
Строить полные визуальные AI-пайплайны: детектировать и сегментировать объекты в реальном времени, искать по изображениям через CLIP, отвечать на вопросы по картинкам через мультимодальные LLM и генерировать изображения под контролем.
Все 30 уроков, примеры кода и датасеты, 5 практических проектов, сквозной капстоун, все обновления курса, сертификат об окончании и доступ навсегда. Цена — 5 400 ₽.