CNN, детекция объектов, сегментация, GANs и современные архитектуры. Полный обзор программы для тех, кто хочет работать с визуальным AI.
Требования: хорошее знание Python, опыт работы с нейросетями (желательно TensorFlow или PyTorch). Опыт с библиотекой PIL/Pillow будет плюсом.
LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, EfficientNet. Трансферное обучение и тонкая настройка предобученных моделей.
YOLO v5/v8, Faster R-CNN, SSD. Аннотация данных, обучение и оценка детекторов.
Semantic и instance segmentation: U-Net, Mask R-CNN, SAM (Segment Anything Model).
GANs, Stable Diffusion, ControlNet. Генерация и редактирование изображений с помощью AI.