Спринт 19/25 → Тема 6/6: Заключение → Урок 1/2
Кратко:
- Курс "Компьютерное зрение" завершен.
- Обучены нейронные сети с использованием библиотеки Keras.
- Созданы полносвязные и сверточные нейронные сети.
- Изучена архитектура ResNet.
- Дополнительные материалы для углубления знаний в компьютерном зрении.
- Литература по глубокому обучению на Python и сверточным нейронным сетям.
- Материалы по компьютерному зрению, задачам, областям применения и перспективам.
Заключение
Поздравляем! Курс «Компьютерное зрение» завершён.
Вы научились:
- Обучать нейронные сети средствами библиотеки Keras.
- Строить полносвязные и свёрточные нейронные сети.
- Работать с архитектурой ResNet.
Дополнительные материалы
Прочитайте эти материалы, чтобы понять больше о мире компьютерного зрения. Книги:
- Ф.Шолле | Глубокое обучение на Python, Глава 5. Глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения.
Материалы:
- Хабр, Christopher Olah | Принцип работ свёрточной нейронной сети. Просто о сложном (перевод: Кирилл Косолапов).
- VC, Александра Царева| Компьютерное зрение. Задачи, области применения, перспективы
Дальше вы пройдёте курс по обучению без учителя — задачи кластеризации и поиска аномалий.
Спринт 19/25 → Тема 6/6: Заключение → Урок 2/2
Обратная связь

Привет! На связи команда разработки курсов «Специалист по Data Science». Чтобы этот курс появился, а вам было интересно и удобно его проходить, потребовалась сплочённая работа многих людей. С кем-то из команды вы уже знакомы, например с кураторами, наставниками и преподавателями. За работу платформы и качество уроков отвечают отдельные специалисты. Расскажем о некоторых из них.
За развитием курса следит менеджер продукта. Вместе с экспертами он проводит исследования, чтобы программа соответствовала запросам работодателей. Поддерживать актуальность курса помогает и контент-продюсер, который проследит, чтобы новые материалы были качественными и появились вовремя.
Менеджер платформы отвечает за тренажёр и вместе с командой разработки проектирует новые функции. Команды контента и платформы регулярно получают отзывы от менеджера фидбэка, который собирает обратную связь от студентов. Отзывы помогают оперативно решать проблемы и улучшать продукт.
Работая с отдельными запросами, мы не всегда понимаем, что нужно сделать в первую очередь, а что — на время отложить. Поэтому мы хотим узнать о вашем опыте из первых рук.
Пожалуйста, ответьте на несколько вопросов. Будем благодарны за честные ответы.