Отделение Компьютерного Зрения олимпиадных школ

Вы когда-нибудь задумывались, как роботы ориентируются в пространстве и выполняют задачи, как поисковые системы индексируют миллиарды изображений и видео, как алгоритмы помогают диагностировать заболевания на медицинских изображениях, как автомобили и БПЛА с автономным управлением анализируют окружающую обстановку, или как Instagram создаёт фильтры?

В основе этих и других современных приложений ИИ лежат технологии компьютерного зрения. Они помогают анализировать, понимать и реконструировать сложный визуальный мир. Computer Vision – одно из самых быстрорастущих, захватывающих направлений разработки искусственного интеллекта в науке и промышленности.

Курс предназначен для того, чтобы познакомить участников с постановками основных задач и основополагающими принципами на примерах частей реальных кейсов. В программе будут рассмотрены классические подходы Computer Vision, знание которых является неотъемлемой частью и основой Computer Vision in Deep Learning.


УЧАСТНИКИ

На смену ЛОШ мы ждём учащихся 9-11 классов, но если вы из другого класса и очень хотите на направление, пишите нам на почту grishin.na@phystech.edu – обсудим в индивидуальном порядке.


ОБУЧЕНИЕ

Компьютерное зрение Lite — направление для желающих познакомиться с процессом разработки систем компьютерного зрения и их приложениями в современном мире. В программе:

  • классические и современные методы решения задач классификации и детектирования;
  • первые основы Python и машинного обучения;
  • азы аналитической геометрии;
  • элементы теории вероятности и математического анализа.

Опыт решения нестандартных задач, требующих широкого знания алгоритмов и теории, первые шаги к профессии Data Scientist – за этим вам к нам!

Компьютерное зрение Hard – направление предназначено для учащихся, заинтересованных в получении навыков решения задач в области машинного обучения и компьютерного зрения. Данное направление рекомендовано тем, кто уже имеет опыт реализации программ на языке Python и опыт решения олимпиадных задач по программированию. Курс состоит из:

  • углубленного изучения алгоритмов CV и ML, применяемых для решения индустриальных кейсов;
  • линейной алгебры и аналитической геометрии;
  • математического анализа и статистики.

По итогу обучения вы освоите нестандартные техники и приемы, опирающиеся не только на знание алгоритмов, но и на окружающую задачу обстановку вместе с условиями применения разрабатываемых систем компьютерного зрения.

Распределение на уровни Lite и Hard будет проведено по количеству баллов, набранных на вступительных заданиях.

Ещё больше информации о направлении вы можете узнать здесь.

Если у вас есть вопросы по работе отделения Компьютерного Зрения, вы можете задать их одному из наших преподавателей:


НАШИ ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Воеводенко Александр Викторович
Методист

  • Заместитель заведующего кафедрой ТПСТС МФТИ;
  • Координатор совместной лаборатории МФТИ-Samsung при поддержке Института системного программирования РАН;
  • Выпускник ФАЛТ МФТИ

Бухаров Кирилл Дмитриевич

  • Выпускник ФАЛТ МФТИ;
  • Кандидат технических наук;
  • Ведущий научный сотрудник в лаборатории информационных технологий и прикладной математики

Власов Кирилл Вячеславович

  • Преподаватель машинного обучения ФАЛТ МФТИ;
  • Руководитель ML и DS проектов в промышленности ML инструктор в BigData team;
  • Методист и преподаватель российских и международных курсов по машинному обучению и анализу данных

Гришин Никита Александрович

  • Ведущий разработчик систем компьютерного зрения в Лаборатории информационных технологий и прикладной математики МФТИ;
  • Автор трех научных публикаций в области Computer Vision и Deep Learning;
  • Участник российских и международных школ по анализу данных

Максимов Егор Сергеевич

  • Выпускник МФТИ;
  • Исследователь в области Computer Vision & Fundamental AI в Лаборатории машинного интеллекта МФТИ;
  • Преподаватель курсов по Python и введению в анализ данных в МФТИ;
  • Один из авторов курса по Python и ООП на Coursera

Махоткин Даниил Русланович

  • Ведущий разработчик технического зрения подводных систем в Лаборатории информационных технологий и прикладной математики МФТИ;
  • Организатор образовательного форума от правительства РФ в 2019 году