Самые современные и востребованные компетенции в области компьютерного зрения от НИУ ВШЭ и ведущих технологических компаний, формирующих индустрию Computer Vision.
Программа «Магистр по компьютерному зрению» / Master of Computer Vision разработана учеными Высшей школы экономики и ведущими экспертами Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, участвующими в передовых исследованиях в области компьютерного зрения.
О чём программа «Магистр по компьютерному зрению»?
Master of Computer Vision — новая прикладная магистерская программа, созданная в партнерстве с ведущими компаниями в области решений по компьютерному зрению Intel, Harman, Huawei, Xperience.ai, RoundU, Itseez3D
Цель программы — подготовить магистров, которые смогут работать в любых проектах, связанных с 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 и т.д.
Для кого программа «Магистр по компьютерному зрению»?
- для инженеров
- программистов
- IT-специалистов
- разработчиков
- экспертов в области вычислительной техники и прикладной математики
Преимущества программы «Магистр по компьютерному зрению»
- ориентация на последние достижения в области компьютерного зрения от технологических партнеров
- проектная и интерактивная работа со студентами
- практическая база курса основана на бизнес опыте IT компаний, все практические задания - это study case
- доступность для наших студентов в формате 24/7
Что вы получите в результате
- участие в проектах реальных компаний, 16 кейсов в своем порфтолио
- высокую степень адаптации к новой профессиональной среде
- контакт с ведущими специалистами по CV
-
владение разделами компьютерных наук: анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение; современными методами обработки, анализа и синтеза изображений и видео
-
умение работать над сложными задачами СV (3D моделирование и реконструкции, создание приложений, внедрение ML в производство, GAN)
