• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Практические проекты и deep fakes: как в Вышке учат компьютерному зрению

Практические проекты и deep fakes: как в Вышке учат компьютерному зрению

© iStock

Прием заявок на единственную в России англоязычную онлайн-программу в области компьютерного зрения Master of Computer Vision НИУ ВШЭ продлится до 10 августа. Она разработана учеными факультета информатики, математики и компьютерных наук нижегородской Вышки совместно с исследователями в области CV из лидирующих компаний индустрии: Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, Сбер, Newstream и Deelvin Solutions. Академический руководитель программы профессор кафедры информационных систем и технологий Андрей Савченко рассказал, как обучение компетенциям в области компьютерного зрения меняет взгляд на мир. 

Андрей Владимирович, какую цель ставит программа? 

Дизайн программы учитывает интересы абитуриентов с математическим, техническим или IT-бэкграундом, которые хотят погрузиться в последние исследования в области искусственного интеллекта, анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение, познакомиться с современными практиками в сфере компьютерного зрения: методами обработки, анализа и синтеза изображений и видео.

Андрей Савченко

Помимо сильной академической базы, программа основана на актуальных кейсах индустрии. Студенты не только получают теоретические знания от профессоров Вышки, но и решают задачи, предлагаемые сотрудниками индустриальных партнеров программы. 

Какие дисциплины включает программа? 

Чтобы обладать необходимыми знаниями и компетенциями, студенты будут проходить курсы по математике для компьютерного зрения, обработке 2D/3D-изображений, глубинному обучению в сфере компьютерного зрения, разработке программного обеспечения для CV-проектов и пр. На каждом курсе предусмотрены практические проекты. Практическая база основана на бизнес-опыте IT-компаний, все задания курса — это study cases, предлагаемые нашими преподавателями на основе их задач в индустрии, например распознавание лиц для систем видеонаблюдения, клиент-серверные приложения для детектирования объектов и семантической сегментации, приложения анализа и модификации фото на мобильных устройствах, генерация изображений (в том числе deep fakes), диагностика болезней по изображениям в компьютерной томографии и многое другое. В результате выпускники программы выходят на рынок труда с внушительным портфолио реализованных проектов. Благодаря тесному контакту с ведущими специалистами по CV наших выпускников отличает высокая степень адаптации к профессиональной среде.

Где могут работать выпускники программы? 

Онлайн-магистратура готовит высококлассных специалистов, которые смогут работать в любых проектах, связанных с CV, в том числе по разработке и внедрению мультимодальных систем, и обладать богатым инструментарием для решения широкого диапазона задач. Например, заниматься распознаванием объектов, созданием 3D-реконструкций и фотофильтров, мобильных приложений для распознавания предметов на фото и видео, внедрением ML на всех типах производства в промышленности, ритейле, медицине, банкинге, агроиндустрии и т.д. Выпускники могут работать на позициях Computer Vision Software Engineer, Perception Engineer, 3D Perception/Computer Vision Algorithm Engineer, Computer Vision Testing Engineer, Computer Vision Scientist, Data Scientist, Machine Learning Engineer.

Удобно ли обучаться такой сложной специальности онлайн? 

Онлайн-формат программы позволяет совмещать работу с учебой и получать образование в одном из ведущих вузов мира, не переезжая в Нижний Новгород. Обучение в магистратуре проходит на платформе Smart LMS и занимает 20–30 часов в неделю. Онлайн-студенты всегда на связи с учебным офисом: быстрая обратная связь доступна в чатах и на форумах, на живых синхронных сессиях. Кроме того, на программе отведено специальное время для общения с преподавателями за рамками лекций — еженедельные Live consultations.

Программа сочетает синхронный и асинхронный форматы занятий, студенты изучают два курса одновременно. Базовые адаптационные курсы в области математики и информационных технологий сочетаются с профессиональным блоком, содержащим современную теоретическую и инструментальную базу в области компьютерного зрения. Он ориентирован на изучение теоретических подходов и средств решения прикладных задач, возникающих в профессиональной деятельности. Интерактивная работа подразумевает Live webinars — три встречи в каждом курсе. Каждый модуль включает шесть вебинаров с группой и преподавателями.

Преподавание на английском языке формирует международную географию студенческого сообщества онлайн-магистратуры.

На программе учатся студенты из Саудовской Аравии, Вьетнама, Китая, Румынии, Франции, Казахстана и, конечно, России.

27 августа вы проводите вебинар Sber AI Lab Medical Imaging Group ongoing projects. Чему он будет посвящен? 

На вебинаре выступят преподаватели курса нашей программы Modern tasks of Computer Vision из Лаборатории искусственного интеллекта Сбера, которые расскажут про ряд прикладных задач распознавания медицинских изображений. В частности, будет сделан обзор классических подходов к обработке изображений для компьютерной томографии и электрокардиограмм. Планируется подробный рассказ о современных нейросетевых методах. В теории можно просто собрать большое число медицинских изображений и аккуратно их разметить — например, выделить область опухоли, после чего обучить подходящую нейронную сеть. Но в индустрии известно, что на практике такой подход не работает: выполнить точную разметку изображений крайне сложно и дорого. Поэтому на вебинаре будут рассмотрены самообучаемые модели, которые не требуют наличия большого числа размеченных данных.

Регистрация на вебинар Sber AI Lab Medical Imaging Group ongoing projects по ссылке

Интервью: Екатерина Зиньковская, Дирекция по онлайн-обучению НИУ ВШЭ.