Углубленный курс по компьютерному зрению | От пикселей до графических трансформеров | Курс по ИИ,...

Добро пожаловать на 6-й день «Освойте ИИ за 30 дней» — подробного, всестороннего руководства по компьютерному зрению, одной из самых мощных и широко используемых областей искусственного интеллекта.

В этом уроке вы узнаете, как машины видят, понимают изображения как числа и как они работают в реальных системах, таких как беспилотные автомобили, медицинская визуализация, распознавание лиц, анализ спутниковых снимков и мультимодальный ИИ.

Это видео предназначено для студентов, инженеров и специалистов, которые хотят получить концептуальное и системное понимание современного компьютерного зрения, а не просто поверхностные определения.

🚀 Что вы узнаете из этого видео:

Как изображения представляются в виде матриц чисел

Как на самом деле работают сверточные нейронные сети (CNN)

Продвинутые архитектуры CNN: ResNet, Inception, EfficientNet

Основы обнаружения объектов (YOLO, R-CNN, Faster R-CNN)

Сегментация изображений: семантическая, экземпляровая и паноптическая

Vision Transformers (ViT) и почему они бросают вызов CNN

Мультимодальные модели обработки изображений и языка, такие как CLIP

Перенос обучения и предварительное обучение ImageNet

Применение в реальном мире: автономные транспортные средства, здравоохранение, безопасность, спутники

Проблемы: устойчивость, атаки с использованием состязательных методов, эффективность, интерпретируемость

Будущее искусственного интеллекта в области компьютерного зрения: базовые модели, NAS, самообучение

Этот эпизод напрямую связан с:
✔ День 4: Глубокое обучение
✔ День 5: Естественный язык Обработка

👉 Следующий эпизод (День 7): Основы обучения с подкреплением

Если вы серьезно настроены изучать ИИ от основ до передовых технологий, этот сериал для вас.

⏱️ ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ
00:00 – Введение и контекст курса
01:18 – Что такое компьютерное зрение и почему оно важно
02:58 – Изображения как числа (пиксели, RGB, матрицы)
04:27 – Основы CNN: свертка и пулинг
06:15 – Расширенные архитектуры CNN (ResNet, Inception, EfficientNet)
07:00 – Объяснение обнаружения объектов (YOLO против R-CNN)
09:47 – Сегментация изображений: семантическая, экземпляровая и паноптическая
11:44 – Объяснение Vision Transformers (ViT)
13:29 – Применение компьютерного зрения в реальном мире
15:44 – Мультимодальное зрение + языковые модели (CLIP, VQA)
17:47 – Перенос обучения и предварительное обучение ImageNet
19:28 – Проблемы в системах компьютерного зрения
21:19 – Нейронные Поиск архитектуры (NAS)
23:10 – Будущее компьютерного зрения и базовых моделей
25:09 – Что дальше: обучение с подкреплением (День 7)