Залишити заявку

Еволюція розвитку Computer Vision: історія від найперших рішень до сучасних

Магістратура Neoversity

Перетворіть хаотичний досвід на системну експертизу. Навчайтеся у Senior+ інженерів із Netflix, Ciklum, Intellias — тих самих, чиї лекції ви щойно дивилися.

Як результат:
матимете європейський  диплом, власний стартап і нетворк із лідерів галузі.

Подати заявку

Роман Челяддінов про еволюцію Computer Vision (CV). Він пояснює, як Згортка та Пулінг дозволили CNN виділяти ознаки. Розкрито ключові архітектури: LeNet, AlexNet (з ReLU), ResNet (з Residual Connections) та MobileNet (для оптимізації).

Роман Челядінов

Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity

Що ви дізнаєтесь

2:30 — База CV: Роль CNN та зображення як матриця пікселів.

10:06 — Проблема MLP: Втрата просторової інформації.

28:27 — Ключові механізми: Згортка (виділення паттернів) та Пулінг (спрощення).

36:30 — Еволюція 1-2: LeNet → AlexNet (впровадження ReLU проти затухання градієнта).

52:01 — Еволюція 3-4: ResNet (Residual Connections) та MobileNet (для мобільних пристроїв).

54:19 — Сучасність: Vision Transformer (ViT) та GAN (генерація реалістичних зображень).

Еволюція розвитку Computer Vision: історія від найперших рішень до сучасних

Магістратура Neoversity

Що ви дізнаєтесь

Бронюйте консультацію з освітнім фахівцем та отримайте детальну програму навчання

Грант на міжнародну ІТ-освіту ближче, ніж ви думаєте