Компьютерное зрение для iOS
Вы разберетесь в терминологии машинного обучения, обучите и запустите классификатор изображений на мобильном устройстве, освоите необходимые для этого инструменты.
После успешного заполнения формы вы будете перенаправлены на страницу с файлами курса!
Нажимая кнопку, вы принимаете условия пользовательского соглашения
Ваша заявка
Чтобы получить полную программу курса, оставьте заявку. Менеджер перезвонит вам, ответит на интересующие вопросы и отправит программу на почту
Кому будет полезно изучить этот курс
Преимущества курса от LabelMe
Быстрый старт
Вы научитесь основам Create ML за пять видеоуроков по 10-15 минут.
Уникальный контент
Проект в портфолио
Рассказываем, как обучать полносвязные нейронные сети с помощью фреймворка Create ML и всё это на русском языке
После курса у вас будет рабочая модель классификатора изображений.
iOS-разработчикам
Вы научитесь использовать базовые инструменты и фреймворки, в частности Create ML. Узнаете, как работают нейронные сети и логистическая регрессия.
Поймете, как вызывать и тестировать свою модель на iOS. Познакомитесь со спецификой работы с iOS
Data-scientist
Программа
Урок 1:
Задачи, связанные
с нейронными сетям
Задачи, связанные
с нейронными сетям
Узнаем для чего нужны нейронные сети и какие задачи решают с их помощью.
Урок 2:
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия
Подробно рассмотрим статистическую модель, которую используют для решения задач прогнозирования вероятности
Урок 3:
Знакомство с библиотекой Create ML
Знакомство с библиотекой Create ML
Настроим среду Xcode, настроим необходимые для обучение классификатора данные, познакомимся с устройством библиотеки CreateML
Урок 4:
Получение классификатора с помощью Create ML
Получение классификатора с помощью Create ML
Урок 5:
Улучшение работы классификатора
Улучшение работы классификатора
Разобьём данные на трен и тест, создадим проект в CreateML и решим задачу классификации
Улучшим работу модели на проблемных изображениях путём расширения выборки и применения аугментации
Преподаватели
Роман Дегтярёв
Занимался задачами генерации векторной графики, поиском похожих изображений, оценки глубины по фото, улучшением фотографии. Автор курса по компьютерному зрению в Яндекс Практикуме
Георгий Каспарьянц
Выпускник Мехмата МГУ, специалист по Data Science. Эксперт в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Остались вопросы?
Вы обучите и запустите классификатор изображений на мобильном устройстве, разберетесь в терминологии машинного обучения и освоите базовые инструменты Сreate ML.
Или напишите нам в Telegram
Core ML — для
iOS-разработчиков
iOS-разработчиков
В полном курсе мы перейдем от обучения простых сетей к обучению глубоких нейронных сетей.
Вы узнайте об инструментах библиотек: Coreml, Pytrorch, CreateML, обучите свою сеть на pytorch, сможете портировать ее и вызвать в swift.
Чтобы получить полную программу курса, оставьте заявку. Менеджер перезвонит вам, ответит на интересующие вопросы и отправит программу на почту
Вы узнайте об инструментах библиотек: Coreml, Pytrorch, CreateML, обучите свою сеть на pytorch, сможете портировать ее и вызвать в swift.
Чтобы получить полную программу курса, оставьте заявку. Менеджер перезвонит вам, ответит на интересующие вопросы и отправит программу на почту
Компания партнёр LabelMe
LabelMe занимается разметкой данных для компаний, которые разрабатывают приложения с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря собственному ПО, исполнители легко, быстро и точно выполняют все виды разметки:
- Выделение объектов (2D и 3D)
- Сегментация объектов
- Категоризация изображений
- Классификация текстов
- Разметка трехмерных сканов
- Транскрипция рукописи
- Анализ тональности
- Распознавание сущностей в тексте
- Транскрипция речи
- Сегментация аудиофайлов
- Bounding Box
- Сбор фотоданных
Собственная база разметчиков и оптимизация всех этапов работы позволяет в короткие сроки выполнить заказ любой сложности без потери качества. Мы знаем, на что вы способны. Узнайте и вы, получив бесплатную тестовую разметку.