Компьютерное зрение (Computer Vision или просто CV) — одно из ключевых направлений искусственного интеллекта. С его помощью компьютер анализирует изображения и видео, распознаёт объекты и самостоятельно выполняет определённые действия на основе анализа.
Направление быстро развивается и остаётся востребованным в IT, робототехнике, промышленности, логистике и сельском хозяйстве.
Программы помогут освоить Python и библиотеки машинного обучения, разобраться в архитектурах нейросетей, чтобы решать реальные задачи из индустрии и пополнить портфолио проектами.
Содержание статьи:
- ТОП-курсов от редакции Онлайн Образования
- Бесплатное обучение компьютерному зрению и нейросетям
- Что должен знать инженер по компьютерному зрению
- Какой компьютер нужен для обучения
- Где применяется компьютерное зрение
- Какие задачи решает компьютерное зрение
- Кем работает специалист по компьютерному зрению
Как мы выбирали курсы для подборки
Программа. Обучение на курсах затрагивает продвинутое программирование на Python, работу с ML-библиотеками, изучение базовых и продвинутых задач CV.
Компьютерное зрение достаточно трудно изучать с нуля. Для начала обучения чаще всего требуются базовые знания линейной алгебры, основы работы с Python и даже навыки работы с машинным обучением.
Если вы хотите погрузиться в сферу Machine Learning с нуля посмотрите нашу подборку курсов по машинному обучению.
Длительность обучения. Обучение длится около 4 месяцев. За это время вы в комфортном темпе изучите необходимую теорию и на практике закрепите свои навыки.
Практика. Мы отобрали для вас программы с обучением на реальных задачах. Вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения прикладных задач и сможете добавить проект в своё портфолио.
Документ об окончании. На курсах выдаётся удостоверение о повышении квалификации или сертификат школы.
Карьерный трек. Курсы по машинному зрению редко включают карьерную поддержку, потому что предусмотрены для работающих специалистов. Некоторые школы предлагают помощь в оформлении резюме и портфолио, а также дают доступ к закрытой базе вакансий.
Отзывы. При составлении рейтинга мы учитывали отзывы на курсы и школы, общую полезность программ и карьерные достижения выпускников.
Подборка курсов обновляется раз в месяц.
Получите список подходящих вам профессий в бесплатном Telegram-боте по профориентации. Всего за 10 минут вы узнаете свои сильные стороны и поймёте, в каком направлении развиваться.
👉 Telegram-бот бесплатной профориентации 👈
✔️ Выбор редакции: лучшие курсы по компьютерному зрению и нейросетям на ноябрь 2025 года
1 🥇 OTUS: Компьютерное зрение. Advanced
2 🥈 OTUS: Компьютерное зрение (базовый курс)
3 🥉 Skillbox: Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям
❗ скидка до 60% — промокод PARTNER
4 Яндекс Практикум: Компьютерное зрение — CV
5 Нетология: Инженер машинного обучения
❗ скидка 5% — промокод ADVCAKE5
6 KARPOV.COURSES: Deep Learning Engineer
7 Skillfactory: Курс по нейронным сетям и Deep Learning на Python
Лучшие курсы по машинному зрению для начинающих
Курсы для специалистов в области ML
- Skillfactory: Курс по нейронным сетям и Deep Learning на Python
- Нетология: Инженер машинного обучения
- KARPOV.COURSES: Deep Learning Engineer
- Яндекс Практикум: Компьютерное зрение — CV
1 🥇 OTUS: Компьютерное зрение. Advanced
Расширенный курс по компьютерному зрению от OTUS подойдёт для junior-специалистов в области computer vision и разработчиков Python. Для старта обучения нужно знать Python, понимать методы глубокого обучения и базово разбираться в компьютерном зрении.
Программа позволяет углубиться в сложные и специфичные задачи компьютерного зрения, освоить передовые технологии (Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM и др.) и доводить решения до полноценного кода.
Вы защитите выпускной проект для портфолио и станете senior CV-инженером.
Срок обучения: 4 месяца
Стоимость: от 82 450 ₽
Рассрочка: от 8 083 ₽/мес
Налоговый вычет: есть
Документ: удостоверение о повышении квалификации + сертификат OTUS
Карьерный трек: есть
Плюсы: поддержка менторов, карьерная помощь, доступ к материалам навсегда
Программа
- Рабочее окружение и библиотеки для CV
- Нейронные сети и глубокое обучение
- Стандартные задачи CV: Object detection, сегментация, Face Recognition.
- Генеративные модели: диффузионные модели, нейросети.
- Продвинутые методы CV: стереозрение, геометрические методы CV, распознавание и детекция действия на видео.
- Оптимизация, инференс и внедрение в продакшн
Бонусные занятия:
- Сверточные нейросети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг
- Подготовка и аугментация данных
- Градиентный спуск и backpropagation
- Переобучение и регуляризация
- Взрыв и затухание градиентов
Преимущества
- Обучение с упором на реальные индустриальные задачи, опыт работы с современными фреймворками и библиотеками: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision.
- Индивидуальный выпускной проект с защитой.
- Сертификат и удостоверение о повышении квалификации.
- Преподаватели курса работают в крупных компаниях на ведущих позициях. Активно общайтесь с преподавателями и сокурсниками — так вы сможете обзавестись полезными знакомствами и уже в процессе обучения найти работу.
- Вебинары по трудоустройству. Специалисты разберут ваше резюме, помогут оформить портфолио и написать сопроводительное письмо. Вы также можете разместить свое резюме в базе OTUS и получать офферы от партнеров.
Отзывы
Углубленная программа с актуальными темами по Generative AI и diffusion models. Также выпускники оценивают практическую ценность проектов, полезность обратной связи и карьерных сервисов OTUS. Курс помогает систематизировать знания, перейти на следующий профессиональный уровень и повысить доход.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
2 🥈 OTUS: Компьютерное зрение (базовый курс)
Курс «Компьютерное зрение» от OTUS — это практическая программа для студентов профильных вузов, программистов и специалистов в области Data Science.
За 4 месяца вы освоите современные методы, алгоритмы и архитектуры в Computer Vision, научитесь работать с изображениями, видео и 3D-сценами, сможете разрабатывать и внедрять модели нейронных сетей в продакшн.
Срок обучения: 4 месяца
Стоимость: от 82 450 ₽
Рассрочка: от 8 083 ₽/мес
Налоговый вычет: есть
Документ: удостоверение повышения квалификации + сертификат OTUS
Карьерный трек: есть
Плюсы: поддержка преподавателей и менторов, активное сообщество в Telegram, доступ к записям курса навсегда
Программа
- Нейронные сети и инструменты Computer Vision
- Архитектуры нейронных сетей
- Стандартные задачи CV: классификация, сегментация, детекция, трекинг
- Генеративные модели: автокодировщики, GAN, диффузионные модели
Преимущества
- Использование современных фреймворков и библиотек: PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics и других, включая последние Vision Transformers, таких как MViT.
- Карьерная поддержка в формате вебинаров. Вам помогут с резюме и портфолио, вы подготовитесь к прохождению собеседований.
- Networking в процессе обучения. Заводите полезные знакомства с преподавателями и сокурсниками, участвуйте в профессиональных мероприятиях, чтобы вас начали узнавать как специалиста.
- Гибкий онлайн-формат. По расписанию 2 вебинара в неделю, чтобы вы могли совмещать учёбу с работой и личной жизнью. Записи вебинаров сохраняются в личном кабинете.
Отзывы
Чаще всего упоминают высокий уровень практики и поддержку менторов. Выпускной проект полезен при трудоустройстве. Материалы курса актуальны и можно сразу применять полученные знания в работе. Многие находят новую работу или получают повышение уже во время обучения.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
🥉 Skillbox: Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям
На курсе от Skillbox вы с нуля научитесь писать код и применять computer vision для решения индустриальных задач. Обучение проходит на реальных кейсах из сельского хозяйства и логистики. Программа курса разработана экспертами Сколковского института науки и технологий (Сколтех).
После обучения вы сможете стать начинающим специалистом по компьютерному зрению и работать CV-инженером.
Срок обучения: 8 месяцев
Стоимость: от 97 248 ₽
Рассрочка: от 8 104 ₽/мес
Налоговый вычет: есть
Документ: сертификат Skillbox
Карьерный трек: нет
Плюсы: вебинары с экспертами, поддержка кураторов, доступ к курсу навсегда, год английского от Skillbox в подарок
Программа
- Python для инженеров — основы разработки, визуализация, анализ данных.
- Математика для робототехников — линейная алгебра, теория вероятностей, основы статистики.
- Компьютерное зрение и нейросети для роботов на примере реальных задач.
Преимущества
- Опытные спикеры из Сколтеха, которые каждый день применяют нейросети в работе.
- Финальная работа для портфолио в виде решения прикладной задачи в сельском хозяйстве.
- Бессрочный доступ к материалам. Вы в любой момент сможете вернуться к записям и освежить свои знания.
Отзывы
Выпускники рекомендуют Skillbox и пишут, что обучение помогло достичь цели. У школы высокие оценки на независимых площадках. Студентам нравится удобный онлайн-формат, актуальность материалов и ценность проектов для резюме.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
4 Яндекс Практикум: Компьютерное зрение — CV
Обновлённая программа 2025 года для тех, кто уже работал в области Data Science, Machine Learning или Deep Learning и хочет освоить Computer Vision.
У вас будет 2 месяца для изучения основ CV, продвинутых моделей и архитектур. В результате вы соберёте портфолио из 4 проектов по темам: детекция, сегментация, генерация изображений, мультимодальные модели.
Срок обучения: 2 месяца
Стоимость: от 48 000 ₽
Рассрочка: от 24 800 ₽/мес на 2 месяца
Налоговый вычет: есть
Документ: удостоверение повышения квалификации
Карьерный трек: нет
Плюсы: обновлённая программа 2025 года, много практики, поддержка наставников и кураторов
Программа
- Детекция объектов
- Сегментация изображений
- Генерация изображений
- Трансформеры и мультимодальные модели
Преимущества
- 4 проекта в портфолио.
- Удобная интерактивная платформа для обучения.
- Воркшопы с экспертами.
Отзывы
У Яндекс Практикума хорошие оценки. Студенты остаются довольны поддержкой менторов и ревьюеров.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
5 Нетология: Инженер машинного обучения
Программа с уклоном в Machine Learning. На выбор две специализации: CV-инженер и NLP-разработчик.
На треке компьютерное зрение вы погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите необходимые архитектуры и узнаете, как внедрять CV в продукт.
Срок обучения: от 11 месяцев
Стоимость: от 106 900 ₽
Рассрочка: от 3 125 ₽/мес
Налоговый вычет: есть
Документ: диплом о профессиональной переподготовке
Карьерный трек: есть
Плюсы: помощь с трудоустройством, навыки ML и MLOps
Программа
- Основы практической статистики
- Работа с признаками и построение моделей
- Разработка и обучение нейросетей
- Работа с потоковыми данными
- Data Lake & Hadoop
- Проектирование DWH
- MLOps
Специализация «Компьютерное зрение»:
- Выделение признаков и поиск похожих изображений
- Сегментация и детекция объектов
- Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)
- Свёрточные нейронные сети
- Порождающие модели
Преимущества
- Карьерная поддержка 12 месяцев после завершения курса.
- В подарок модули по математике и A/B-тестам.
- Более 10 проектов в портфолио.
- Дополнительные курсы про нейросетям и поиску работы с помощью генеративного ИИ.
Отзывы
Процесс обучения выстроен хорошо, материалы понятные, удобно пользоваться платформой. Отдельно выделяют поддержку наставников и рекомендации для трудоустройства.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
6 KARPOV.COURSES: Deep Learning Engineer
Продвинутый курс по Deep Learning. Для обучения нужны базовые знания математики, Python и Machine Learning. За 4 месяца вы погрузитесь в обучение нейросетей, научитесь эффективнее работать с данными и оптимизировать модели.
На курсе предусмотрены 2 карьерных трека: обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV).
Срок обучения: 4-5 месяцев
Стоимость: от 63 750 ₽
Рассрочка: от 3 728 ₽/мес
Налоговый вычет: есть
Документ: сертификат школы на русском и английском языках
Карьерный трек: есть
Плюсы: карьерная помощь, поддержка кураторов
Программа
- Выделение закономерностей
- Построение нейросетей
- Оптимизация нейросетей
- Основы NLP/CV/Audio Analysis
Трек Computer Vision (CV):
- Классические методы CV
- Нейросетевые подходы в CV
- Практические навыки обучения нейронных сетей
- Кругозор и real-world задачи
- Использование фундаментальных моделей и VLM
Преимущества
- Карьерная поддержка: карьерный курс, рекомендации, подборки вакансий.
- Обучение удобно совмещать с работой и личной жизнью — потребуется около 15 часов в неделю на просмотр лекций и выполнение практических заданий.
- Практические задания после каждого блока теории.
- Финальный проект на реальной задаче: построение системы распознавания автомобильных номеров.
Отзывы
Среди достоинств курса выделяют интересные задачи, помощь кураторов. Готовые конспекты и видео содержат актуальный структурированный материал, преподаватели дают полезные советы.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
7 Skillfactory: Курс по нейронным сетям и Deep Learning на Python
На курсе вы научитесь решать бизнес-задачи с помощью машинного обучения и нейронных сетей, разберётесь с алгоритмами глубокого обучения. Для начала обучения необходимо знать основы Machine Learning и уметь программировать на Python.
Срок обучения: 10 недель
Стоимость: от 38 511 ₽
Рассрочка: от 1 189 ₽/мес
Налоговый вычет: нет
Документ: сертификат Skillfactory
Карьерный трек: нет
Плюсы: фокус на практику, изучение алгоритмов Deep Learning
Программа
- Введение в искусственные нейронные сети
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- Сверточные нейронные сети
- Оптимизация нейронной сети
- Transfer learning & Fine-tuning
- Обработка естественного языка (NLP)
- Сегментация и Детектирование объектов
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
- Продвинутые нейронные сети
Преимущества
- Углубленное изучение Data Science и обучение Deep Learning.
- Программирование 7 глубоких нейронных сетей.
- Практическое применение алгоритмов глубокого обучения для решения бизнес-задач.
Отзывы
Студенты пишут, что курс оказался очень полезен, обучение помогает решать реальные задачи. Материал хорошо структурирован, много практики.
👉 Пройти бесплатное тестирование по профориентации👈
🆓 Бесплатное обучение компьютерному зрению и нейросетям
Бесплатные курсы отличный вариант для тех, кто делает первые шаги в сфере AI и хочет понять основы работы с изображениями и нейросетями. Вы сможете без денежных вложений оценить, насколько вам близка профессия специалиста по компьютерному зрению.
Бесплатный курс по компьютерному зрению от сообщества Hugging Face на английском языке. Обучение состоит из теории, практических руководств и заданий.
Курс ориентирован на специалистов с базовыми знаниями Python и ML и открыт для всех, кто хочет погрузиться в мир компьютерного зрения вместе с международным сообществом.
Вы познакомитесь с ключевыми принципами CV и современными моделями — от сверточных сетей и трансформеров до генеративных моделей и мультимодальных решений. Научитесь классификации изображений, обнаружению объектов, работать с видео и 3D-сценами, а также оптимизировать и внедрять модели в продакшн.
Для получения сертификата предусмотрены проекты по обучению/тонкой настройке модели и созданию собственного приложения в Hugging Face Spaces.
Общественный проект на английском языке с подборкой кейсов по разработке приложений искусственного интеллекта и решению задач машинного обучения с использованием открытых моделей и библиотек.
В материалах можно найти примеры по тонкой настройке vision-language моделей, оптимизации гиперпараметров через Optuna, обучению T5 для автоматической генерации тегов и другим прикладным сценариям. Репозиторий постоянно пополняется новыми «рецептами», и любой желающий может внести свой вклад, следуя гайду для контрибьюторов.
- Онлайн-курс по компьютерному зрению от Samsung AI Center на Stepik (2019)
Вводная программа для тех, кто делает первые шаги в Data Science и машинном обучении.
Курс знакомит с нейронными сетями и их архитектурой, методами регуляризации и нормализации, а также с применением сверточных сетей в задачах компьютерного зрения. Студенты учатся работать с инструментами ML и CV, решают базовые задачи и выполняют итоговый проект.
Хотя курс остаётся полезным для начинающих, отдельные материалы и подходы могут быть немного устаревшими по сравнению с современными стандартами (например, не затрагиваются последние достижения в трансформерах и генеративных моделях).
Если вы сомневаетесь в выборе профессии, попробуйте бесплатный Telegram-бот по профориентации! Тестирование поможет определить:
• чем вас привлекает работа с изображениями, видео и данными;
• как долго вы сможете работать специалистом по компьютерному зрению;
• какие навыки стоит развивать, чтобы быстрее войти в сферу искусственного интеллекта.
Ответы на вопросы занимают 10 минут.
👉 Telegram-бот бесплатной профориентации 👈
Что должен знать инженер по компьютерному зрению
- Python
- Математика: линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
- Основы CV: предварительная обработка изображений, извлечение признаков, базовая сегментация.
- Базовый Machine Learning: классификация, регрессия, кластеризация, основы нейронных сетей.
- Deep Learning: сверточные нейронные сети (CNN), генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE), Vision Transformers (ViT), Vision Language Models (VLMs).
- Фреймфорки, библиотеки и архитектуры: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, U-Net. 3H896U
Также вам пригодится английский, поскольку большинство информации по теме компьютерного зрения публикуется на этом языке.
Какой компьютер нужен для обучения машинному зрению
Для обучения на курсах из нашей подборки не понадобятся мощный процессор или дорогая видеокарта. Подойдёт любой офисный или домашний компьютер с оперативной памятью 4 Гб и процессором с частотой 1,6 ГГц. Однако в дальнейшем без высокопроизводительного оборудования не обойтись.
Технические требования к ПК для работы в сфере computer vision:
Центральный процессор (ЦПУ, CPU). Выполняет быструю предварительную обработку данных и общие вычисления во время обучения модели. Управляет опрациями, которые не обрабатывает GPU. Рекомендуется использовать Intel Core i7 и выше или AMD Ryzen 7 и выше. Минимальное требование: Intel Core i5 или AMD Ryzen 5.
Графический процессор (GPU). Влияет на скорость обучения моделей. Минимальный объём видеопамяти — 4 Гб. При работе с простыми моделями достаточно 12-16 Гб, для бо́льшего объёма данных требуется 24 Гб и больше.
Память (ОЗУ, RAM). Достаточный объём памяти позволяет быстро обрабатывать большие объёмы данных и предотвращает сбои в работе с изображениями и видео высокого разрешения. Для обработки небольших изображений хватит 8 Гб, минимум для обработки видео в реальном времени — 16 Гб. Рекомендуемый объём ОЗУ — 32 Гб. Для сложных задач потребуется 64 Гб и больше.
Накопитель (SSD). От объёма накопителя зависит скорость загрузки и обработки изображений и видео. Рекомедуется использовать именно твердотельный накопитель (SSD). Для небольших объёмов данных подойдёт 256 Гб, для продвинутово использования — 512 Гб и больше.
Мы проанализировали и указали основные технические требования к оборудованию для AI computer vision. Однако конфигурация будет зависеть от конкретных задач, которые необходимо решать: базовая обработка изображений, обработка видео в реальном времени, глубокое обучение или 3D-реконструкция.
Задавайте вопросы преподавателям, общайтесь с однокурсниками и другими специалистами по компьютерному зрению, чтобы больше узнать о требованиях к оборудованию для работы и получить другие полезные советы.
Где применяется компьютерное зрение
Область применения computer vision постоянно расширяется. Компьютерное зрение помогает автоматизировать процессы, снизить риски и затраты, повысить конкурентоспособность компании.
Сельское хозяйство. Оценка урожайности, обнаружение вредителей, автоматизированный сбор урожая.
Производство и строительство. Контроль качества продукции, автоматизация процессов, обнаружение дефектов оборудования и материалов.
Бизнес и ретейл. Персонализация рекламы, анализ истории покупок, предотвращение порчи и кражи товаров в магазинах, распознавание ценников, контроль количества товаров на складах.
Медицина. Обработка результатов анализов, распознавание отклонений в реальном времени и помощь при сложных операциях.
Транспорт. Оптимизация маршрутов, распознавание дорожных знаков, пешеходов и других препятствий, определение отвлечения или засыпания водителя.
Какие задачи решает компьютерное зрение
Классификация (Image Classification). Распознавание объектов на изображении с присвоением метки класса. Это базовая задача, которая определяет, что находится на изображении без указания местоположения объекта.
Детекция объектов (Object Detection). Определение объектов на изображении с указанием местоположения. В результате объекты выделяются прямоугольниками и подписываются (например, «человек» или «кошка»). Метки классов помогают определить категорию или тип каждого объекта.
Сегментация (Image Segmentation). Точное определение положения объекта на изображении. Границы выделяются на уровне пикселей, для каждого объекта создаётся маска. Классификация объектов зависит от типа сегментации.
Это ключевые задачи компьютерного зрения. Для обработки изображений и видео, распознавания объектов используются сверточные нейронные сети.
Помимо распознавания компьютерное зрение может выполнять следующие задачи:
Трекинг. Отслеживание объекта на видео. Компьютерное зрение отслеживает объект, анализирует траекторию движения, рассчитывает скорость и выявляет другие полезные сведения.
Генерация и восстановление. Создание и модификация изображений и моделей. Например, восстановление старых фотографий или создание 3D-модели объекта. Реконструкция трёхмерных пространств и объектов используется в робототехнике, виртуальной и дополненной реальности.
Сравнение. Поиск по изображению, верификация по биометрии, проверка подлинности документов.
Компьютерное зрение становится частью повседневной жизни. Приложения переводят текст при наведении на изображение, роботы-пылесосы запоминают карту помещения, а разблокировать телефон можно по отпечатку пальца или лицу.
Специалисты по компьютерному зрению могут работать везде, где требуется анализ и обработка визуальных данных.
Кем работает специалист по компьютерному зрению и нейросетям
По словам сооснователя онлайн-школы программирования «Хекслет» Кирилла Мокевнина конкурентноспособность в IT растёт и в 2025 году специалистам необходимо осваивать узкопрофессиональные области, например, компьютерное зрение.
В сферу computer vision часто приходят:
- Аналитики данных
- Data Scientists
- Разработчики
- ML-инженеры
- DL-инженеры
Опыт работы с данными, умение работать с Python и базовые знания машинного обучения помогают комфортно изучать Computer Vision и расширять сферу профессионального влияния.
Возможные вакансии после обучения компьютерному зрению:
- Специалист по компьютерному зрению
- CV-разработчик
- Computer Vision Developer
- CV-инженер
- Инженер по компьютерному зрению
- Сomputer Vision Engineer
- Image Processing Engineer
- Vision Specialist
Карьерный трек такой же, как у всех вакансий в IT: junior, middle, senior, lead.
Подборки по теме
ТОП курсов по Machine Learning
ТОП курсов по Data Science
ТОП курсов DevOps-инженер
Курсы по нейросетям
Профессии, которые будут актуальны в ближайшие 20 лет