Компьютерное зрение и нейронные сети - разбираем программу магистратуры от ТГУ и Skillfactory

Взято из открытых источников.

Очередная статья о высшем образовании. Разбираем программу онлайн-магистратуры от Томского государственного университета и онлайн-школы Skillfactory "Компьютерное зрение и нейронные сети".

Данная программа позволит вам:

1. Освоить Computer Vision: начиная от классических методов и до продвинутых трехмерных моделей.
2. Выбрать специализацию — AR, генеративный дизайн или робототехнику и углубленно изучить ее.
3. Получить диплом магистра ТГУ государственного образца по направлению 09.04.03 "Прикладная информатика" и набраться опыта на реальных кейсах.

Для тех, кто чувствует что недостаточно подготовлен для обучения в ВУЗе есть возможность подтянуть свои знания по математике
и Python на адаптационных модулях магистратуры.
Все это делается тоже полностью дистанционно. Для поступления не нужны навыки
в Machine Learning, физике и оптике

Для кого разработана программа "Компьютерное зрение и нейронные сети"

Магистерская программа ТГУ и Skillfactory создана для:

1. Выпускников технических специальностей. Они получат углублённую экспертизу в сфере компьютерного зрения и нейросетей. Это откроет двери в перспективную IT-сферу или даст им возможность реализовать собственный технологический стартап.
2. Дата-сайентистов и ML-инженеров. Они смогут расширить свой профессиональный инструментарий за счёт освоения CV. Это ускорит их карьерный рост, позволит перейти в более сильную компанию или даже создать собственный проект в области машинного обучения.
3. Профессионалов из смежных областей. Эта категория сможет дополнить свой опыт передовыми навыками в Computer Vision. Новые знания можно применить в текущей работе или использовать для перехода в более технологичную сферу.
4. Инженеров и технологов. Программа поможет им освоить методы автоматизации производственных процессов. Научиться внедрять компьютерное зрение для контроля качества, оптимизации управления и повышения эффективности предприятий.
5. Так называемых карьерных switcher’ов без опыта в CV. Людей, которые пытаются изменить свою текущую профессию или добавить новую к уже имеющейся. Программа магистратуры подойдёт даже тем, кто начинает с нуля. Естественно, при условии подготовки по основам математики и программирования, а также интенсивного обучения на протяжении всех двух лет.

Каждая категория слушателей из этого списка получит актуальные знания и практические навыки, необходимые для успешной работы в fast-growing индустрии AI и Computer Vision.

💥 Посмотреть подробную учебную программу, условия поступления и оставить заявку можно на этой странице!

Ваша будущая профессия и специализация, которую вы можете выбрать и изучить в рамках программы магистратуры за 2 года

Взято из открытых источников.

По окончании ВУЗа у вас будет очень современная и востребованная профессия - CV-инженер (Computer Vision Engineer).

Это специалист по компьютерному зрению, который разрабатывает алгоритмы для анализа и обработки изображений и видео. Его задачи включают в себя:

1. Распознавание объектов, лиц, жестов.
2. Сегментацию и классификацию изображений.
3. 3D-реконструкцию сцен.
4. Разработку нейросетевых моделей (YOLO, CNN, Transformers).
5. Внедрение решений в производство, медицину, автономные системы.

Специализации в Computer Vision

В рамках программы вы сможете выбрать одну из трех специализаций, наиболее интересных вам и углубленно ее изучить, чтобы стать настоящих профессионалом в этой области.

AR-технологии (дополненная реальность)

Что это такое?

💥Наложение виртуальных объектов на реальный мир (фильтры в соцсетях, навигация, игры).
💥Трекинг движений и объектов (например, в приложениях типа IKEA Place).
💥Разработка AR-интерфейсов для промышленности и ритейла и т.д.

Генеративный дизайн и синтез изображений

💥Создание контента с помощью GAN (Generative Adversarial Networks) и диффузионных моделей (Stable Diffusion, DALL-E).
💥Автоматизация дизайна, ретушь фото, генерация анимации.
💥Применение в кино, рекламе, fashion-индустрии.

Робототехника и автономные системы

💥Навигация дронов и беспилотников (SLAM — одновременная локализация и картографирование).
💥Управление промышленными роботами (контроль качества, сортировка).
💥Компьютерное зрение для медицинских роботов (хирургия, диагностика).

Перспективы профессии CV-инженера: куда движется отрасль?

Взято из открытых источников.

Профессия инженера компьютерного зрения (CV-инженера) становится одной из самых востребованных в IT и смежных отраслях. Вот ключевые тренды, которые определяют её рост.

🚀 Рост рынка компьютерного зрения

1. По прогнозам, объём рынка CV к 2027 году превысит $50 млрд (среднегодовой рост ~12%).
2. Основные драйверы роста: автомобильная индустрия (беспилотники), медицина, розница, безопасность, промышленность.
3. Компании вроде Tesla, NVIDIA, Intel, Google, Сбер, Яндекс активно инвестируют в разработку алгоритмов зрения.

🚀 Востребованность в разных сферах

1. Автономные системы (беспилотные автомобили, дроны, роботы-курьеры) – нужны алгоритмы для навигации и распознавания окружения.
2. Медицина – анализ рентгенов, МРТ, эндоскопии с помощью ИИ (например, диагностика опухолей).
3. Ритейл и AR – камеры с распознаванием лиц для платежей, виртуальные примерочные, AR-навигация в магазинах.
4. Промышленность – контроль качества на конвейерах, мониторинг оборудования, роботы-сборщики.
5. Генеративный ИИ – Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E требуют специалистов по обработке изображений.

💲 Зарплаты и карьера

Цифры примерные, так как много нюансов. Точную з/п можно узнать поизучав немного сайты вакансий, настроив фильтры на свой город/регион и сделав несколько звонков потенциальным работодателям.

1. Junior CV-инженер: от 120 000 ₽/мес. (в России), $70–100k/год (за рубежом).
2. Senior/Lead CV-инженер: 250 000–400 000 ₽/месяц $120–200k/год в западных компаниях.
3. Возможен переход в профессию ML-архитектора, руководителя AI-проектов, эксперта по нейросетям.

Вывод

По самым пессимистичным прогнозам CV-инженеры будут нужны ещё минимум 10–15 лет, так как автоматизация визуального анализа только набирает обороты. Что будем через 15-20 лет сейчас малок то вам скажет!

Специалисты, которые освоят не только классическое компьютерное зрение, но и генеративные модели, 3D-анализ и работу с видео, окажутся в топе зарплат и смогут работать в ведущих tech-компаниях мира.

Стоит ли идти в эту профессию?

✅ Да, если вам интересны:

1. ИИ и машинное обучение,
2. Работа с изображениями и видео,
3. Внедрение технологий в реальные продукты.

🚀 Главное – постоянно учиться, потому что область стремительно развивается!

Немного о ВУЗе

ТГУ с высоты птичьего полета. Взято из открытых источников.

🔹 Основан в 1878 году!

Один из старейших и ведущих университетов России, входит в престижную программу "Приоритет 2030".

🔹 Рейтинги и престиж!

• №9 среди российских вузов (по версии RAEX, 2023).
• Входит в топ-400 мировых университетов (QS World University Rankings).
• 4-звёздочный рейтинг QS Stars (высокие оценки за преподавание, исследования и инновации).

🔹 Ключевые направления!

• IT и Computer Science (искусственный интеллект, Big Data, Computer Vision).
• Естественные науки (физика, химия, биология).
• Гуманитарные и социальные науки (лингвистика, психология, международные отношения).
• Медицина и биотехнологии.

🔹 Исследования и инновации!

• Участвует в программах Сколтеха, РОСНАНО, РКЦ.
• Сотрудничает с IT-гигантами (Яндекс, Сбер, Huawei).
• Развивает стартапы и коммерциализацию научных проектов.

🔹 Кампус и студенческая жизнь!

• Современные лаборатории, в том числе по AI и робототехнике.
• Библиотека с редкими изданиями (национальное достояние).
• Активное международное сотрудничество (студенческие обмены, двойные дипломы).

🔹 Почему студенты выбирают ТГУ?

✅ В целом, очень сильные программы в IT и Computer Vision (включая магистратуру с SkillFactory, о которой идет речь в этой статью).
✅ Сочетание фундаментальной науки и практики.
✅ Возможности для стартапов и работы в ведущих компаниях.

🏆 Вывод: ТГУ — это классическое высшее образование + современные технологии, идеальный выбор для тех, кто хочет строить карьеру в it, науке и высокотехнологичных отраслях.

Особенности обучения в онлайн-магистратуре ТГУ

1. Срок обучения - 2 года. Старт в сентябре. Включительно по август можно подать заявку на поступление.
2. Выпускники магистратуры получат диплом магистра государственного образца по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика».
3. Программа подразумевает 3 карьерных трека на выбор. Вы освоите Computer Vision и выберите свою будущую специализацию: AR-технологии, генеративный дизайн или робототехника.
4. Программа исключительно от практиков рынка. Например, академический директор — Senior ML Engineer в Samokat.tech. Индустриальный партнер — разработчик IT-решений Rubius.
5. В процессе обучения студенты решают реальные бизнес-задачи. Вы будете анализировать кейсы индустрии, оттачивать на практике свои навыки и набираться опыта на задачах от партнеров.
6. Вы сможете задействовать суперкомпьютер
для учебных проектов. С помощью суперкомпьютерного центра CYBERIA от ТГУ вы сможете обучать нейросети и решать сложные задачи, получая таким образом бесценный опыт.
7. Программа магистратуры подразумевает подготовку к обучению. Вы можете подтянуть свои знания по математике
и Python на адаптационных модулях.
Для поступления не нужны навыки
в Machine Learning, физике и оптике.
8. Бонус для всех студентов. В магистратуре ТГУ и Skillfactory можно пройти онлайн-программу ДПО на выбор и усилить свою основную профессию ценными IT-навыками.
9. Для студентов онлайн-магистратур действуют все бонусы очных студентов: отсрочка от армии, льготный образовательный кредит, стипендии на конкурсной основе и т.д.

Как поступить на программу "Компьютерное зрение и нейронные сети"

Взято из открытых источников.

💥 Оставьте заявку на сайте. Заполните форму здесь, введите имя и телефон/почту и вам вышлют все учебные материалы для подготовки к вступительным испытаниям.

💥 Зарегистрируйтесь в личном кабинете ТГУ и подайте документы. После регистрации вам откроют доступ и вы сможете загрузить все необходимые файлы в систему университета.

💥 Подготовьте мотивационное письмо. Опишите, почему вас интересует сфера компьютерного зрения, поделитесь своим опытом и карьерными целями.

💥 Пройдите онлайн-экзамен по математике и программированию. Кураторы проверят ваши знания в области матриц, теории вероятностей, статистики, а также навыки написания кода (условные операторы, циклы, функции).

💥 Дождитесь уведомления о результатах. Итоги экзамена появятся в вашем личном кабинете ТГУ, а также будут продублированы на вашу электронную почту.

💥 Подпишите договор и произведите оплату за обучение. После успешного прохождения испытаний вам необходимо будет заключить договор и оплатить обучение.

💥 Дождитесь начала обучения и приступайте к занятиям!

Инструменты и навыки которые вы в совершенстве освоите за 2 года

Основные навыки:

1. Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения.
2. Работа с нейронными сетями (CNN, RNN, Transformers).
3. Обучение и fine-tuning моделей для задач классификации, детекции и сегментации.
4. Обработка и анализ изображений и видео.
5. 3D-реконструкция и работа с depth-данными (LiDAR, стереозрение).
6. Применение методов машинного обучения в реальных проектах.

Популярные фреймворки и библиотеки:

1. OpenCV – обработка изображений и видео.
2. TensorFlow / PyTorch – глубокое обучение.
3. Keras, FastAI – высокоуровневые API для CV.
4. Scikit-image, PIL/Pillow – дополнительные инструменты обработки.
5. Dlib, MediaPipe – работа с лицами, позами, трекингом объектов.
6. ONNX, TensorRT – оптимизация и деплой моделей.

Работа с данными:

1. Разметка данных (LabelImg, CVAT, Supervisely).
2. Аугментация и синтез данных (Albumentations, imgaug).
3. Работа с датасетами (COCO, ImageNet, Pascal VOC, Cityscapes).

Программирование и инженерия:

1. Языки: Python (основной), C++ (для оптимизации).
2. Работа с CUDA, OpenCL для ускорения вычислений.
3. Деплой моделей (Flask, FastAPI, ONNX Runtime, TensorFlow Serving).
4. Знание Docker, Git, CI/CD для командной разработки.

Прикладные области:

1. Автономные транспортные системы (автопилоты, дроны).
2. Медицинская диагностика (анализ снимков МРТ, рентгена).
3. Промышленный контроль качества (дефектоскопия).
4. AR/VR, трекинг объектов и жестов.
5. Системы видеонаблюдения и безопасности.

Где потом работать?

Взято из открытых источников.

Сфера компьютерного зрения (Computer Vision, CV) активно развивается во всем мире и специалисты востребованы в самых разных отраслях экономики. Вот основные направления, где можно применить свои знания:

IT и разработка ПО:

1. Крупные технологические компании (Google, Meta, NVIDIA, Intel, Apple) – разработка алгоритмов для фото- и видеосервисов, AR/VR, автономных систем.
2. Стартапы – создание инновационных решений в области распознавания изображений, медицинской диагностики, робототехники.
3. Аутсорсинговые компании – работа над заказными проектами для разных отраслей (от сельского хозяйства до промышленности).

Автомобильная промышленность и беспилотные технологии:

1. Tesla, Waymo, Cruise, Yandex Self-Driving – разработка систем автономного вождения, обработка данных с камер.
2. Производители дронов (DJI, Skydio) – компьютерное зрение для навигации, картографирования, мониторинга.

Медицина и биотехнологии:

1. Медицинские стартапы и IT-компании – анализ рентгеновских снимков, МРТ, КТ, дерматоскопия (распознавание опухолей).
2. Фармацевтика – автоматизация лабораторных исследований, микроскопия.

Промышленность и автоматизация:

1. Робототехника (Boston Dynamics, ABB, Fanuc) – системы навигации, контроль качества на конвейере.
2. Металлургия, нефтегазовая отрасль – дефектоскопия, мониторинг оборудования.
3. Сельское хозяйство – анализ состояния посевов, автоматизация сбора урожая.

Безопасность и видеонаблюдение:

1. Разработчики систем видеонаблюдения (Hikvision, Dahua, Axis) – распознавание лиц, трекинг объектов, анализ поведения.
2. Государственные структуры – биометрия, криминалистика, анализ спутниковых снимков.

Розница, маркетинг и e-commerce:

1. Amazon, Alibaba, Wildberries – автоматическая категоризация товаров, анализ покупательского поведения.
2. Рекламные технологии – AR-фильтры (как в Instagram, Snapchat), анализ эмоций по видео.

Наука и образование:

1. Университеты и исследовательские центры – участие в научных проектах, публикации, преподавание.
2. AI-лаборатории (DeepMind, OpenAI) – фундаментальные исследования в области ИИ.

Помимо чисто CV-позиций, специалист может работать в смежных областях:

1. Data Scientist / ML Engineer – если совмещает Computer Vision с классическим ML.
2. Embedded-разработчик – оптимизация CV-алгоритмов для устройств (камеры, дроны, IoT).
3. Product Manager в AI-проектах – управление разработкой продуктов на основе CV.

Можно работать независимым экспертом или найти себя во фрилансе:

• Участвовать в Kaggle-соревнованиях.
• Выполнять заказы на Upwork, Toptal, Freelancer.
• Консультировать стартапы и компании.

Хороший специалист по Computer Vision с высшим образованием может устроиться в IT-гиганты, компании автопроизводителей, медицинские компании, промышленные корпорации или даже в госструктуры.

Также у него есть возможность работать в науке или на фрилансе – выбор зависит от интересов и специализации.

🔔🔔🔔 Подписывайтесь на наш канал и телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ. С нами вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!

Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылке в этой статье.