Длительность обучения
9 месяцев
Количество модулей
3
Формат обучения
Очный + ЭИОС
Документ по окончании
Диплом профессиональной переподготовки
Хочешь приобрести востребованные компетенции и создать свой проект? Присоединяйся к нам.
Контакты
Системы компьютерного зрения в пищевой промышленности
Искусственный интеллект — тренд современного бизнеса
О программе
В рамках этой программы студенты изучают основные принципы компьютерного зрения, а также методы и технологии искусственного интеллекта, используемые для анализа и обработки изображений. Они узнают, как использовать компьютерное зрение для решения различных задач, таких как распознавание объектов, классификация изображений, детектирование и отслеживание движущихся объектов и другие.
200 000 рублей
в среднем получают разработчики моделей компьютерного зрения, по данным hh.ru
На 10%
снизят затраты на обслуживание складов системы искусственного интеллекта, по прогнозу Deloitte
Более 500 вакансий
доступно для специалистов по компьютерному зрению и ML-инженеров
14 млрд долларов
оценка стоимости мирового рынка CV от экспертов кластера информационных технологий Фонда «Сколково»
Чему вы научитесь
Основные принципы компьютерного зрения
В рамках этой программы студенты изучают основные принципы компьютерного зрения, а также методы и технологии искусственного интеллекта, позволяющие понимать архитектуру и подходы к разработке подобных систем.
Методы, технологии ИИ
Будут изучены основные алгоритмы и методы компьютерного зрения, такие как фильтрация изображений, сегментация, особенности и дескрипторы, машинное обучение и глубокое обучение. Будет практика в использовании специализированных программных инструментов и библиотек, таких как OpenCV и TenserFlow.
Решение прикладных задач
Использование компьютерного зрения для решения различных прикладных задач, распознавание объектов, классификация изображений, детектирование и отслеживание двигающихся объектов.
Кому подходит этот курс
Специалисты по управлению качеством
Могут изучить, как системы компьютерного зрения могут повысить эффективность контроля качества, автоматизировать процессы и обнаруживать некачественную продукцию.
Маркетологи
Откроют для себя, как системы компьютерного зрения могут помочь в анализе потребительских предпочтений и повышении конкурентоспособности пищевых продуктов.
Специалисты по пищевой безопасности
Могут узнать о применении систем компьютерного зрения для обнаружения контаминантов, бактерий и других патогенов в пищевых продуктах.
Пищевые технологи
Могут узнать, как системы компьютерного зрения могут оптимизировать процессы контроля качества, обнаруживать дефекты и улучшать производительность в пищевых производствах.
Программа курса
Основы алгоритмизации
Введение в языки программирования
Условные операторы и циклы в Python
Списки и словари в Python
Функции, модули и библиотеки в Python
Работа с файлами в Python
Инструменты и объекты библиотек Nampy, Matplotlib
Инструменты и объекты библиотеки Pandas
Промежуточная аттестация по модулю
Основы компьютерного зрения. Формирование и представление изображений
Основные понятия распознавания образов
Сегментация изображений
Принципы машинного обучения. Основные понятия и определения
Введение в нейронные сети. Классификация нейронных сетей
Фреймворки глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch
Структура и принципы работы полносвязных нейронных сетей
Оценка качества обучения нейронной сети
Сбор и обработка массива данных для обучения нейронной сети
Архитектура сверточных нейронных сетей для обработки изображений
Классификация изображений с помощью Keras
Адаптация предварительно обученных моделей к новым задачам
Промежуточная аттестация по модулю
Обучение от ведущих экспертов: Вы получите знания и опыт от лучших профессионалов в области Системы Компьютерного Зрения, которые помогут вам стать экспертом.
Практика в реальных условиях: у вас будет возможность работать с современным программными решениями, применяемыми в индустрии.
Перспективы карьерного роста: Специалисты по Системе Компьютерного Зрения востребованы во многих компаниях пищевой промышленности. Что открывает перед вами широкие перспективы для карьерного роста.
Топовые спикеры
Каргин Виталий Александрович
- Профессор кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами», доктор технических наук
Гданский Николай Иванович
- Профессор кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами»
Крахмалев Олег Николаевич
- Доцент кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами», к.т.н.
Стань крутым специалистом!
Часто задаваемые вопросы
Кто может учиться на цифровой кафедре?
Запись на курс доступна для студентов, ранее не обучавшихся на ЦК и проходящих обучение (в очной или очно-заочной форме) не по IT-профилю на 3-4 курсе бакалавриата или 4-5 курсе специалитета, а также 1-2 курсе магистратуры.
Как записаться на обучение?
Подать заявку можно на странице описания программ. Выбрать из предложенного перечня программу и нажать кнопку записаться на курс. Перед этим необходимо осуществить вход через единую учетную запись Цифрового пространства РОСБИОТЕХ.
Какой документ я получу после прохождения программы переподготовки?
По окончании профессиональной переподготовки выдается диплом о профессиональной переподготовке (п. 1 ч. 10 ст. 60, ч. 15 ст. 76 Закона N 273-ФЗ) одновременно с основным дипломом о получении высшего образования.
В каком формате будет проходить обучение?
Все материалы обучения (в том числе записи вебинаров) доступны на образовательной платформе для дистанционного изучения. В рамках обучения на регулярной основе организованы онлайн вебинары лекционных и практических занятий. Кроме того, Вас ждут интересные очные встречи с преподавателями на которых будет возможность отработать практические цифровые навыки.
Сколько специальностей может освоить один студент? Должны ли они быть связаны с основной получаемой специальностью?
На цифровой кафедре можно пройти обучение только по одной программе профессиональной переподготовки. Получаемая квалификация на цифровой кафедре может быть не связана с основной получаемой специальностью.
Из чего состоит каждая программа?
Любая программа профессиональной переподготовки состоит из нескольких модулей, после прохождения которых проводится тестирование и выполнение практических заданий. В рамках прохождения программы студент совместно с преподавателем выполняет проектную работу. Также в рамках программы проводятся 3 ассесмента со стороны университета Иннополис (входной, промежуточный и итоговый).
Может ли быть студент отчислен с дополнительных профессиональных программ?
Если студент отчисляется из вуза по результатам успеваемости, то он автоматически отчисляется с программы переподготовки.
Как долго будет проходить обучение?
Обучение рассчитано на 9 месяцев.
Какова стоимость курса?
Обучение по программам дополнительного образования проходит совершенно бесплатно.
Можно ли освоить еще одну программу ДПП, если в прошлом году уже проходил(а) обучение в рамках проекта цифровая кафедра?
К сожалению, нет. К записи на программу могут быть допущены только студенты, которые ранее не проходили обучение на цифровой кафедре.
