Для Middle+ Python / C++ інженерів із 2+ роками досвіду
Опануйте Computer Vision Engineering для DefenceTech
щоб перейти з класичної розробки в прикладну CV-інженерію: за 6 тижнів побудуйте real-time detection + tracking pipeline, оптимізуйте його через TensorRT і зберіть evidence portfolio для співбесід
9 відгуків на вакансію в defence tech.
80+ — у класичному IT
Ринок перевернувся: за I квартал 2026 українські deftech-компанії відкрили 3005 вакансій і шукають інженерів. Але між вами і CV-роллю стоять три бар'єри:
Без CV-досвіду не беруть на CV-позиції
Вакансії просять 3–5 років production CV або MS/PhD. Ваші роки в backend, Docker і data pipelines — рекрутер не рахує. Замкнене коло: досвід не отримати без досвіду.
Туторіали закінчуються там, де починається робота
Запустити YOLO в Colab на demo-датасеті — 20 хвилин. А в вакансії: real-time video, tracking, ONNX/TensorRT, edge inference. Між ноутбуком і продом — прірва, яку туторіали не закривають.
Здається, що потрібен PhD
Papers, лінійна алгебра, нові архітектури. Хоча ринок питає інше: fine-tune pretrained model, задеплоїти, виміряти latency, знайти failure modes. Це engineering — і його можна взяти вашим бекграундом.
Тому ми зробили цей продукт
Ми будували курс не від тем, а від performance: спочатку визначили, що Applied CV Engineer має реально робити в команді, яка будує production CV-системи — і зібрали під це 12 уроків. Кожен урок = проблема спринту → демонстрація → практика на своєму pipeline → артефакт у портфоліо.
Три рівні глибини, чесно розділені:
01
Core Skills
робите руками і захищаєте: detection, fine-tuning, tracking, TensorRT, reliability testing
02
Guided Practice
проходите на reference-реалізаціях: segmentation, change detection, visual localization
03
System Literacy
розумієте архітектуру, interfaces і failure modes — без зайвої математики
Але цей буткемп не для всіх
Підходить
Python Backend / Software Engineer з 2+ роками комерційного досвіду, який хоче прикладну CV-спеціалізацію
C++ / Systems Engineer, який хоче застосувати системне мислення до real-time video, tracking та inference-оптимізації
Full-stack із сильним Python, який хоче вертикальну спеціалізацію замість генералізму
Той, хто знає Git, CLI, Docker basics і готовий до notebook-to-script workflow
Той, хто цілиться в DefenceTech, autonomy або robotics команди — production CV-досвід до старту не потрібен
Не підходить
Junior без комерційного досвіду розробки
Той, хто шукає research: нові архітектури, papers, SOTA-перегони — це курс про engineering
Той, хто шукає overview-презентацію — це hands-on із 10–13 год/тиждень (пік до 15)
No-code аудиторія та ті, хто без робочого Python
В основі програми — повний production-ланцюг CV-системи
Не окремі теми, а один working pipeline, який ви збираєте 6 тижнів: Build → Measure → Diagnose → Improve → Integrate → Optimize → Test → Defend
Data
Detection
Tracking
Tensorrt
Reliability
Тиждень 01 · Модуль 1
From Software to Vision
L01
How Production CV Systems Work
CV system lifecycle · inference pipeline · production architecture · observability basics · artifact: cv_system_map
L02
Visual Data Engineering
COCO/YOLO/VOC formats · leakage та domain shift · class imbalance · augmentation pipeline · Dataset Card
Mastery Gate 1: Data Readiness Assessment
Тижні 02–03 · Модуль 2
From Model to Perception Pipeline
L03
Object Detection and Small-Object Challenges
YOLO family · RT-DETR · confidence + NMS · tiling/SAHI · multi-scale inference · quality vs compute trade-off
L04
Evaluation, Error Analysis and Fine-Tuning
mAP/AP50 інтерпретація · error taxonomy · improvement hypothesis · fine-tuning · experiment tracking
L05
Segmentation and Degraded Visual Conditions
detection vs segmentation · synthetic degradation: blur, noise, low contrast · robustness curve · mitigation
L06
Real-Time Video Processing and Multi-Object Tracking
ByteTrack / DeepSORT · frame та latency budget · IDF1, ID switches · bottleneck profiling · FPS benchmark
Mastery Gate 2: Perception Pipeline Review
Тижні 04–05 · Модуль 3
From Pipeline to Real System
L07
Change Detection for Temporal Scene Understanding
registration/alignment · background subtraction · false change sources · alert pipeline: score → event → report
L08
Multi-Sensor Perception Architecture for Software Engineers
fusion patterns · timestamps і sync · coordinate frames · I/O contract CV-компонента · failure matrix
L09
Visual Localization Systems: Interfaces, Drift and Reliability
visual odometry · SLAM architecture overview · drift analysis · integration contract: pose/timestamp/frame/uncertainty
L10
Scenario-Based Testing and Synthetic Data
scenario test matrix · domain randomization · replay testing · sim-to-real gap · release recommendation
Тиждень 06 · Модуль 4
From System to Deployment
L11
Deployment Performance Engineering: ONNX → TensorRT → Benchmark
ONNX export + output validation · TensorRT FP16 у cloud GPU lab · p50/p95 latency, throughput, memory · guided INT8
L12
Reliability Engineering and Final Engineering Defense
degradation curves · stress testing · failure taxonomy · fallback behavior · структура engineering defense
Mastery Gate 3: Final System Assessment: 10–12 хв engineering defense + repository review
+ Engineering Clinic щотижня: 90 хв structured review вашого коду, метрик і failure-кейсів — не загальний Q&A. І 3 pre-work модулі до старту: Python for ML/CV, ML Evaluation, OpenCV basics.
Фінальний проєкт — Resilient Visual Monitoring & Inspection Pipeline
Real-time CV-система, яку ви збираєте інкрементально всі 6 тижнів
Один working pipeline, на якому матеріалізується весь курс: visual data → detection → real-time video + tracking → TensorRT-optimized runtime → reliability evidence. Public/open і synthetic дані, non-weaponized use cases: monitoring, inspection, resilience. Це не навчальний ноутбук — це система з benchmark-доказами, яку ви захищаєте на фінальному engineering defense і показуєте на співбесіді.
6 тижнів. 12 занять. 6 артефактів
ARTIFACT · 01
Working Real-Time Perception Pipeline
Code repository: detection + ByteTrack tracking, performance benchmark, architecture diagram. Працює end-to-end без manual intervention.
Proof-of-skill у портфоліо і на співбесіді — замість «проходив курс»
ARTIFACT · 02
Detection & Error Analysis Report
Baseline metrics, small-object slice, error taxonomy, improvement hypothesis і before/after порівняння після fine-tuning.
Показує systematic improvement замість random tuning — те, що питають на технічній співбесіді
ARTIFACT · 03
Deployment Performance Package
ONNX artifact з output validation, TensorRT FP16 benchmark за стандартним протоколом, INT8 comparison, engineering recommendation.
Мова, якою говорять edge/deployment команди — рідкісний скіл серед CV-кандидатів
ARTIFACT · 04
Reliability Assessment & Engineering Decision Log
Degradation і stress-результати, failure taxonomy, known limitations, trade-offs — плюс Engineering Decision Log, який ви ведете всі 6 тижнів.
Відрізняє інженера від notebook-юзера: ви знаєте, де система ламається, і документуєте рішення як у реальній команді
ARTIFACT · 05
System Integration & Test Plan
I/O contracts, synchronization strategy, coordinate frames, localization interface analysis, scenario test matrix із результатами.
System-level мислення — те, чого немає у випускників типових CV-курсів
ARTIFACT · 06
Data & Baseline Report
Dataset readiness, leakage і domain shift risks, baseline inference findings по основному датасету.
Перший артефакт уже з Week 1 — портфоліо росте з курсом, а не після нього
Результат після 6 тижнів
Зможете подаватись на позиції
01
Computer Vision Engineer у defence tech, autonomy та robotics командах
02
ML Engineer із CV-фокусом — detection, tracking, model optimization
03
Software Engineer у CV/vision команді — industrial inspection, monitoring, відео-аналітика
Будете вміти
Будувати real-time detection + tracking pipeline (YOLO/RT-DETR + ByteTrack) з виміряними FPS і p50/p95 latency
Fine-tune'ити pretrained моделі під domain через системний цикл: error taxonomy → hypothesis → before/after
Витягувати малі об'єкти в кадрі через tiling/SAHI та multi-scale inference — з виміряним trade-off якість/compute
Оптимізувати inference: ONNX export → TensorRT FP16 → benchmark за протоколом → аргументована рекомендація
Тестувати reliability: degradation curves, stress-сценарії, failure taxonomy, fallback behavior
Будете розуміти
Як влаштована production CV-система end-to-end — і чим вона відрізняється від notebook-демо
Місце CV-компонента в multi-sensor архітектурі: I/O contracts, синхронізація, coordinate frames
Як читати localization/SLAM системи на рівні interfaces, drift і failure modes — щоб говорити з robotics-командою її мовою
Як приймати і захищати інженерні рішення на основі evidence, а не інтуїції
Матимете на руках
Working система в портфоліо: Resilient Visual Monitoring & Inspection Pipeline — можна відкрити і захистити на співбесіді
6 інженерних артефактів у форматах, якими працюють реальні CV-команди: reports, benchmarks, test plans, decision log
Стек, який дослівно збігається з requirements CV-вакансій на Djinni і DOU — PyTorch, detection/tracking, ONNX/TensorRT
Чесно про межі
За 6 тижнів ви не станете CV-researcher'ом чи SLAM-спеціалістом — і курс цього не обіцяє. Ви станете інженером, який закриває прикладні CV-задачі рівня реальних вакансій. Курс прибирає головний бар'єр: відсутність доказів ваших CV-скілів.
Вартість 6-тижневого Computer Vision Engineering Bootcamp
6 тижнів / 12 уроків
структурований конспект + відео + практика на своєму pipeline, і 3 pre-work модулі до старту
Engineering Clinic щотижня
90 хв structured review коду, метрик і failure-кейсів, не загальний Q&A
Cloud GPU Deployment Lab
TensorRT conversion і benchmark на NVIDIA GPU; власна GPU чи Jetson не потрібні
Наскрізний проєкт + 6 артефактів
evidence portfolio для співбесід у CV-команди
Навчає production Computer Vision Engineer
Старт потоку: 18 серпня
Залишилось місць
38 / 50
Early Bird
умови
умови
для перших 25 учасників
першого потоку
першого потоку
Бонус:
Залік у магістратуру Neoversity (EQF7, EU диплом)
спеціальна вартість для випускників курсу
Все, що ви хотіли знати про Neoversity
Neoversity — це перший в Україні AI-driven онлайн IT-університет з міжнародною акредитацією.Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
1500+
студентів навчаються на бакалаврських та магістерських програмах за 2024-2025 роки
76%
студентів магістратури працюють на Middle, Senior чи Lead-позиціях у Google, Meta, Microsoft, EPAM, SoftServe, N-iX, Ciklum і засновують власні стартапи.
Резидент
Diia.City
Кращий EdTech 2024
Next
250
За підтримки інвестицій
Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє
Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники
Зазвичай питають перед стартом навчання
Чи реально увійти в Computer Vision за 6 тижнів?
Якщо ви вже Middle+ інженер — так, і ось чому: курс не вчить програмувати з нуля. Він надбудовує CV-шар поверх вашого наявного production-досвіду: Docker, pipelines, code review ви вже знаєте. 6 тижнів — це не «весь computer vision», а конкретний набір прикладних скілів рівня реальних вакансій: detection, tracking, оптимізація, reliability. Межі курсу чесно описані в програмі.
У мене немає ML-бекграунду. Потрібна серйозна математика чи PhD?
Ні. Курс побудований engineering-first: ви працюєте з pretrained-моделями, fine-tune'ите їх під задачу, вимірюєте і оптимізуєте — а не виводите архітектури з нуля. Достатньо шкільного розуміння векторів і ймовірності. PhD потрібен для research-ролей — а ринок наймає інженерів, які вміють будувати і деплоїти. Для вирівнювання бази перед стартом ви отримаєте 3 pre-work модулі: Python for ML/CV, ML Evaluation і OpenCV basics.
Чи візьмуть мене на CV-позицію без комерційного CV-досвіду?
Це головний бар'єр, під який спроєктований курс. Замкнене коло «немає досвіду → не беруть → немає досвіду» розривається доказами: ви виходите з working системою і 6 інженерними артефактами у форматах, якими працюють реальні CV-команди — benchmark-звіти, error analysis, test plans, decision log. На співбесіді ви відкриваєте репозиторій і захищаєте рішення, а не показуєте сертифікат. Плюс ринок на вашому боці: у defence tech зараз у рази менше кандидатів на вакансію, ніж у класичному IT.
Скільки часу потрібно на тиждень? Чи сумісно з фултайм-роботою?
Орієнтовно 10–13 годин на тиждень, у пікові тижні (3-й і 6-й) — до 15. Формат async: конспекти, відео і практика у ваш час, фіксована лише щотижнева Engineering Clinic. Курс розрахований на працюючих інженерів — але це hands-on навчання, а не подкаст у фоні. Якщо у вас зараз немає 10+ годин на тиждень — чесніше відкласти до наступного потоку.
Який стек потрібен на вході?
Впевнений Python (функції, класи, робота з файлами і бібліотеками), Git, командний рядок, базовий Docker. Досвід із PyTorch, OpenCV чи ML не потрібен — його закривають pre-work модулі. Якщо ваша основна мова C++ — Python на рівні впевненого читання/письма достатньо, а ваш системний бекграунд стане перевагою в модулях про real-time і оптимізацію.
Потрібна власна GPU або Jetson?
Ні. Практики першої частини курсу йдуть на CPU/Colab, а deployment-модуль (TensorRT, benchmark) проходить у cloud GPU lab на NVIDIA GPU, доступ до якої входить у курс. Купувати залізо не потрібно.
Як проходить навчання?
12 занять за 6 тижнів. Кожне заняття — структурований конспект + відео + практичне завдання на вашому наскрізному проєкті. Щотижня — live Engineering Clinic: 90 хвилин структурованого розбору вашого коду, метрик і failure-кейсів, не загальний Q&A. Прогрес фіксують три Mastery Gates — оцінювання за реальною роботою системи, не тести на запам'ятовування.
Що якщо я не встигатиму або застрягну?
Для кожної практики передбачені reference-реалізації і fallback-шляхи: якщо середовище або тренування підводить, ви продовжуєте з робочої точки, а не втрачаєте тиждень на дебаг інфраструктури. Застрягання розбираються на щотижневій клініці. Матеріали залишаються у вас після завершення курсу.
Це курс про військові технології?
Ні. Курс навмисно обмежений non-weaponized застосуваннями: моніторинг, інспекція, resilience — на публічних і синтетичних даних. Ніяких targeting-систем чи роботи з чутливими даними. Ви опановуєте інженерні скіли (detection, tracking, оптимізація, надійність), які питають і defence tech, і цивільні autonomy, robotics та industrial inspection команди.
Хто викладає?
Лід-інструктор — практикуючий інженер із досвідом production computer vision систем, а окремі спеціалізовані теми розбирають запрошені експерти на клініках. Детальне представлення спікера — вище на цій сторінці.
Скільки коштує курс?
Вартість залежить від етапу набору групи, на якому ви робите оплату: що раніше — то вигідніші умови. Актуальну вартість і доступні формати оплати вам розкаже відділ продажів — залишайте заявку, і менеджер зв'яжеться з вами найближчим часом.
Що я отримаю після завершення?
Сертифікат про проходження, working систему і 6 артефактів у портфоліо — і бонус: залік курсу в магістратуру Neoversity (EQF7, EU диплом) зі спеціальною вартістю для випускників.
Є питання про курс?
Запишись на консультацію — розберемо твій стек, рівень і чи підходить курс саме тобі
30 хв • безкоштовно
Ваш шлях в Computer Vision Engineering починається тут
Залишайте заявку щоб зайняти місце за спеціальними умовами або отримати консультацію
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.