Компьютерное зрение и нейронные сети с Python

Автономные беспилотники преобразуют отрасли от сельского хозяйства до логистики, а компьютерное зрение – это технология, которая делает это возможным. Понимание того, как обрабатывать аэрофотоданные и обучать нейронные сети, является высоко востребованным навыком в современной инженерии. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы обработки изображений и создать нейронные сети, предназначенные для аэрофотосъемки. Вы узнаете, как анализировать визуальные данные, обнаруживать объекты с высоты птичьего полета и понять основные алгоритмы, которые управляют автономным полетом. Что вы узнаете: - Понять основные концепции компьютерного зрения и обработки изображений с использованием OpenCV - Обучение нейронных сетей обнаружению и классификации объектов в наборах аэрофотоданных - Применять современные модели YOLO для идентификации и отслеживания объектов из видеоматериалов с беспилотников - Внедрение легких моделей ИИ, оптимизированных для краевых вычислений и оборудования для беспилотников - Анализировать реальные сценарии в области логистики и сельскохозяйственного мониторинга с использованием пространственных данных Курс начинается с основных терминов и основных манипуляций с изображениями, а затем переходит к рабочим процессам глубокого обучения. Вы пройдете структурированные текстовые объяснения и фрагменты кода, которые иллюстрируют, как обучать и развертывать модели для воздушных сред. Этот курс предназначен для начинающих, и для его прохождения требуются только базовые знания Python и отсутствие предыдущего опыта работы с компьютерным зрением или технологиями беспилотных летательных аппаратов. Начните развивать свои основные навыки в области аэрофотосъемки уже сегодня.