Black Friday
16–27 листопада · −25% на повну оплату, −40% на перший платіж при помісячній оплаті
Logo Icon Beetroot Academy

Early Bird умови для нових знань

Забронюйте місце зараз — ціна фіксується на момент реєстрації.
до 25 Жовтня

-25%

до 1 Листопада

-15%

до 8 Листопада

–10%

Не знаєте, що обрати?

Ми поговоримо про різні можливості в ІТ й визначимо, як разом досягти ваших цілей
Ми зв'яжемося з вами якомога швидше в будні дні

Отримали вашу заявку!

Дякуємо, що цікавитесь навчанням в Beetroot Academy
Очікуйте дзвінок, ми зв'яжемося з вами протягом одного робочого дня і відповімо на усі запитання.
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!
Або ви можете написати нам в Telegram
Якщо вам так зручніше, напишіть нам, відповімо якнайшвидше в робочі години

Ваш перший крок!

Залиште свої контакти, і ми зв'яжемось із вами, щоб розповісти більше про курс і допомогти стартувати.

Отримали вашу заявку!

На вашій пошті вже чекає наступний крок, тому не забудьте перевірити вхідні і розділ "спам".
‍
До зустрічі!
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!

У часи кризи не можна сидіти й сумно дивитися, як все руйнується. Треба долучитися та робити щось хороше

No items found.
Читати:
minutes
хв
14 квітня, 2020
Олена Алчанова
авторка блогу Beetroot Academy
Поділитися в соцмережах
У часи кризи не можна сидіти й сумно дивитися, як все руйнується. Треба долучитися та робити щось хороше
Beetroot Academy працює 6 років — з 2014 ми запустили 15 курсів, з нами навчалися й вчаться близько 3000 студентів. Останні декілька років всі наші курси працювали в режимі “перевернутого класу” й змішаного навчання. Ми давали всю теорію в LMS-системі, студенти могли вчитися в будь-який час до початку уроку, потім — приходили до класу й займалися з викладачем. Ми витрачали 70% робочого часу на офлайн — це була одна з основних цінностей. З початком карантину в Україні ми змушені були швидко переформатувати навчання. Тепер віддалено вчимо групи, які починали в офлайні, плануємо запускати курси в онлайн-форматі. Крім того, стартує новий проєкт — навчання з постоплатою.

Beetroot Academy працює 6 років — з 2014 ми запустили 15 курсів, з нами навчалися й вчаться близько 3000 студентів. Останні декілька років всі наші курси працювали в режимі “перевернутого класу” й змішаного навчання. Ми давали всю теорію в LMS-системі, студенти могли вчитися в будь-який час до початку уроку, потім — приходили до класу й займалися з викладачем. Ми витрачали 70% робочого часу на офлайн — це була одна з основних цінностей. З початком карантину в Україні ми змушені були швидко переформатувати навчання. Тепер віддалено вчимо групи, які починали в офлайні, плануємо запускати курси в онлайн-форматі. Крім того, стартує новий проєкт — навчання з постоплатою.

СЕО Beetroot Academy та Beetroot Андреас Флодстром, як і багато хто з власників бізнесу, ухвалює непрості рішення. Поговорили з Андреасом і запитали, як зміниться концепція роботи академії, що отримають нові студенти й що буде з курсами загалом.

Коли ти зрозумів, що перехід до онлайну неминучий?

Насправді, ми давно працюємо як онлайн, так і офлайн. У нас змішаний формат навчання — в системі LMS є відео, записані авторами курсів, студенти можуть переглядати їх в будь-який час. Тож, протягом останніх двох років ми готувалися до того, щоб деякі з наших курсів стали доступні онлайн.

Навчання онлайн у нас було пасивне (відеоматеріали, тести). Тепер ми перейшли також на активне онлайн-навчання — близько 400 студентів вже вчаться в такому форматі. Це схоже на те, що відбувається в класі.

Якщо говорити про довготривалі плани, без обставин коронавірусу й карантину, ми б, раніше чи пізніше, перевели більшу частину навчання в онлайн. Ми використовуємо досвід, який мали при особистому спілкуванні й навчанні в класі. Ми були готові, карантин просто каталізував процес.

Ти не вважаєш, що робота в класі була нашою фішкою? Ця внутрішня атмосфера, яка була в усіх локаціях академії? Як її тепер донести?

З одного боку — так, я так вважаю. З іншого — вважаю, цю “фішку” ми транслюємо в онлайн-формат. Це складніше, але це можна зробити.

Наприклад, що я бачу зараз в Beetroot — нам важливо бути в офісі, пити каву, котиків там гладити (в київському офісі Beetroot живуть коти), і таке інше. Важливо побудувати таке ставлення. Але до команди вже прийшли нові люди, в них перший робочий день — онлайн, віддалено. Я бачу, що вони все одно відчувають нашу культуру. Ми обідаємо по відео, проводимо вебінари, наприклад. Так, потрібно докласти трохи більше зусиль, але це можливо.

Я був одним з категоричних прихильників офлайну, як однієї з частин нашої освітньої концепції. Але, думаю, ми посядемо своє місце в галузі онлайн-навчання, серед світових платформ і різних навчальних моделей.

Як думаєш, нам пощастило з галуззю? Адже ми відносно легко можемо адаптувати продукт. Важче тим, хто мав ресторани, салони краси. А ми вже мали продукт.

Так, ми працюємо в ІТ — це вже онлайн-формат. Але, якщо порівнювати Beetroot Academy з більшістю ІТ-шкіл, які працюють майже повністю офлайн, я б сказав, що ми на 80% були готові. Ще 10% ми зробили протягом двох тижнів разом з командою, і ще 10% ми досягнемо протягом декількох місяців. Наша галузь легше адаптується, але ми вже мали позицію в цій галузі, підлаштовану під онлайн.

Ще, якщо казати про плюси формату — більшість наших випускників все одно працюватимуть онлайн. Після такого курсу студенти будуть краще готові до роботи. Важливіше побудувати відчуття ком’юніті, групи. І це можна зробити.

Ще один плюс — в такому вигляді ми зможемо пропонувати курси в будь-яке місто України та до інших країн. Наприклад — як ми могли раніше пропонувати щось в Конотопі, Білій Церкві, Сєвєродонецьку? Ніяк. А тепер ми можемо.

Давай поговоримо про новий проєкт. Всі курси ми зараз переводимо в онлайн. Крім того, в подальшому продовжимо набір і на офлайн-навчання. Ще ми отримуємо третю модель — коли ти вчишся, а сплачуєш лише після працевлаштування. Чому саме така концепція?

Це рішення прийшло не прямо зараз. Ми й раніше хотіли запускати такі групи. Думали про це ще 4 роки тому, але тоді не вистачало сміливості це зробити. Тепер з’явився поштовх зробити це більш масштабно. Ми переводимо курси на онлайн-формат в цілому, а тут ще й шанс запустити новий проєкт. Чому саме зараз? По-перше — це хороший розподіл сил, які, все ж таки, обмежені. По-друге — зараз складний період для всіх. А ми дамо більшій кількості людей освіту в ІТ — це і є наша місія.

Ми впевнені в якості наших курсів, знаємо, що люди знайдуть роботу, почнуть заробляти. Ми завжди робили акцент на працевлаштування, а тепер наша мотивація ще більше співпадає з мотивацією студентів.

Цей проєкт складніший в плані ліквідності. Так ми отримуємо гроші наперед і вчимо, а так — повертаємо собі кошти протягом двох років. Це довго, але ми готові до такої концепції роботи. Ми проводимо жорсткий відбір студентів, а крім того — ділимося з ними нашими внутрішніми цінностями. Думаю, ми навчимося регулювати ризики.

Чим цей курс відрізняється від звичайного курсу онлайн?

Тут ми запускаємо лише курси з Front-End розробки та UI/UX дизайну. Програма в них не змінюється, залишається та сама технічна цінність й наповнення. Крім того, курс більш масштабний. Тут, крім викладача, студенти матимуть ментора, ейчара, які консультуватимуть, проводитимуть дзвінки 1-на-1, дзвінки в групі. Графік буде щільнішим, підтримки — більше. Але й відбір сильніший — студенти мають написати мотиваційний лист, пройти інтерв’ю, а крім стандартного тестування, зробити завдання за фахом.

Які команди працювали над створенням цього концепту?

Працювала майже вся команда підтримки: продуктова, команда маркетингу, технічна команда. Але, можна сказати, що вся сапорт-команда розробляла продукт.

Ми швидко зібрали людей, обговорили декілька варіантів під нову реальність, розглянули шляхи подальшого руху. Звісно, коли проводиш офлайн-курси, а потім раптом не можеш цього робити — це тяжко. Але ми вирішили не сидіти й рюмсати, а щось робити. Якщо цей проєкт спрацює добре, ми вийдемо з кризи сильними та з новими можливостями для людей в різних локаціях.

Чи можливий такий концепт курсів в міжнародному форматі? Робитимемо це?

Так, це можливо, але все залежить від локації — концепт вимагає юридичної адаптації в кожній країні окремо. Ми розглядаємо його в Швеції зараз, наприклад. А ось онлайн-курси з передоплатою, якщо зробимо англійською, зможемо продавати в будь-яку локацію світу.

А чи готова Україна до такої моделі?

Так, в Україні це вже робиться, в невеликих масштабах. Ми віримо в людей і довіряємо їм. Ми неодноразово чули, що те, що роблять Beetroot і академія в Україні — неможливо. Що неможливо працювати на довірі, що потрібен мікроменеджмент, що кожен має відчувати тиск від керівництва тощо. І, в той самий час, ми доводимо, що це можливо й працює навіть краще класичних підходів.

Чому ні? Що відрізняє українця від європейця, наприклад? Такі моделі навчання є в США, є в Європі. Я не бачу жодної причини, чому б це не працювало. Я часто чую це від українців, але, мені здається, іноді самі українці себе недооцінюють.

Я, наприклад, чую: “Ось те-то й те-то неможливо в Україні, тому що люди інші”. Але люди не такі вже й різні, насправді. Ми живемо в глобальному світі, в онлайн-світі. В нашому поколінні, людей від 20 до 35 років, мені здається, більше різниця між містом і селом в одній країні, ніж між Києвом і Стокгольмом, наприклад. В деяких випадках я бачу в українській культурі більше довіри. Може, це простий приклад, але ось — людина передає гроші в маршрутці й чекає на решту. І вона завжди чітко отримує цю решту. Я такого в інших країнах не бачив.

Значить, якщо ми довіряємо один одному як команда, то й студентів відбиратимемо таких, яким зможемо довіряти й вірити, що вони нам заплатять.

Так. Так, в нас буде жорсткий відбір. Ми працюватимемо над відносинами “дорослий-дорослий” — коли немає контролю, тебе не змушують щось робити, ти сам відповідаєш за завдання. Але працюватимемо й над довірою. Ми разом всі, в одному човні.

Як думаєш, якими будуть випускники цього проєкту? Чи відрізнятимуться вони від випускників, які в нас вже були?

Успішні студенти цього курсу й інших курсів не надто вже й відрізнятимуться. Всі наші випускники — мотивовані, їм близькі наші цінності, 70% з них знаходять роботу за фахом. Але, думаю, збільшиться відсоток успішних студентів. Більш жорсткий відбір, масштабніша програма, тощо.

Якою ти бачиш академію після цих усіх подій? І внутрішніх наших змін, і карантину, і кризи, і всього, що відбувається. Як думаєш, щось зміниться у нас в компанії? І, може, вже щось змінилося, або тобі хочеться змінити це?

В короткостроковій перспективі буде трохи складно, але я бачу позитивні моменти. Ми мали б розібратися з деякими речима вже давно, а криза дає поштовх до цього. Я впевнений — ми вийдемо з цієї ситуації сильнішими, ніж були.

Тепер ми спрямовуємо ресурси в новий напрям, але матимемо можливість повернутися до нашого формату (офлайн), паралельно розвиваючи нові моделі.

Мені здається, ця криза, як і будь-яка інша, оголює всі проблеми — як особистості, так і компанії, так і країни. Стає зрозуміло, над чим потрібно працювати.

Так, і ще я хочу сказати про наш досвід. Ми (Beetroot) вже пережили дві кризи. Перша — в 2014 році. Майдан і війна на Сході України стимулювали нас відкрити академію. Друга криза для Beetroot сталася за рік — ми втратили половину команди. Це був складний період, але ми перерозподілили навантаження, звільнили ресурси та за 5 місяців вийшли з ситуації. Команда стала сильнішою, з’явилися нові можливості. У часи кризи не можна сидіти й сумно дивитися, як все руйнується. Треба долучитися й робити щось хороше. Будь-яка криза — це можливість.

І ще, глобально зараз на ринках відбувається падіння. Але, раніше чи пізніше, буде bottom line, а потім почнеться підйом. Люди почали працювати онлайн і віддалено. Те, що ми робимо — цифрова трансформація, навчання в ІТ, воно після цієї bottom line буде ще потрібніше, ніж раніше. Світові все ще не вистачатиме мільйонів розробників, а ми все ще будемо причетні до вирішення цієї проблеми, навчаючи мільйони людей.

Я знаю, що ти багато їздив, багато зустрічався з людьми. Як тобі зараз працюється — з людьми, над задачами?

Двояко — бачу і мінуси, і плюси. Я відмінив 5 поїздок, багато всього хотілося б робити, а тепер немає можливості. З іншого боку — багато часу звільнилось. Наприклад, сьогодні (31.03), я був би в Стокгольмі, готувався б до відкриття академії, яке мало б бути післязавтра.

З того часу, як я приїхав до України (8 років), я жодного разу не сидів на одному місці довше ніж тиждень. Це дивно, трохи складно, але ось, наприклад, я став набагато більше займатися спортом. Я згадав, як готувати їжу — 7 років цього не робив, хіба пельмені міг зварити.

Можливо, деякі речі переоцінені. Можливо, люди перестануть літати по 2 години заради однієї зустрічі. Думаю, це важко для всіх, але світ не пропаде через це.

З Андреасом розмовляла Content Master Beetroot Academy Олена Алчанова‍

Більше останніх новин

Читати:
minutes
хв
12 листопада 2026
Як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision

Розробник з embedded чи backend уже має половину того, що потрібно CV-інженеру: впевнений код, Git, розуміння продуктивності й обмежень системи. Добрати доведеться роботу з даними, основи нейромереж і звичку оцінювати модель метриками замість відчуття «наче працює». У зимовому опитуванні DOU частка Computer Vision Engineer серед дата-фахівців за пів року зросла з 2% до 4% (DOU).

Розберемо, що з твого бекграунду переноситься, чого бракує і як виглядає реалістичний маршрут переходу.

Що вже є в embedded-розробника

Embedded-інженер мислить буферами, тактами й кілобайтами. Для комп'ютерного зору це сильна позиція, бо зображення в пам'яті і є буфером: висота × ширина × канали, тип даних uint8.

Що переноситься напряму:

  • C/C++ і звичка рахувати, скільки пам'яті та часу займає кожна операція
  • розуміння latency і реального часу: кадр має бути оброблений до приходу наступного
  • робота з периферією та камерами на рівні інтерфейсів
  • Linux на одноплатних комп'ютерах

Саме цього бракує багатьом ML-спеціалістам. У вакансіях CV Engineer у defence-компаніях окремим пунктом стоїть оптимізація моделей під Jetson та інші embedded-платформи, а C++ значиться бажаною навичкою поруч із Python.

Чого бракує: Python як робочого інструменту для експериментів, PyTorch, розуміння того, як модель вчиться і чому помиляється.

Що вже є в backend-розробника

Backend-розробник приносить інженерну дисципліну навколо коду: тести, Docker, CI, API, версіонування. У CV цього часто не вистачає: модель натренували в ноутбуці, а як вона житиме в продакшені, ніхто не продумав.

Що переноситься:

  • Python, якщо ти пишеш на ньому, або будь-яка мова з досвідом від року
  • Docker, Linux, Git
  • проєктування сервісів, черги, обробка потоку запитів
  • логування й моніторинг, які в CV перетворюються на моніторинг якості моделі

Чого бракує: відчуття заліза. Модель, яка видає 30 кадрів на секунду на серверній відеокарті, на пристрої може видати три. Бекендеру доводиться вчитися мислити обмеженнями пам'яті, енергії та нагріву.

Яка математика потрібна для computer vision

Менше, ніж здається. Щоб працювати з детекторами на практиці, вистачить:

  • масиви й матриці: форма, індексація, множення
  • згортка: що робить фільтр 3×3, проходячи по зображенню
  • градієнтний спуск на рівні ідеї: модель потроху змінює ваги, щоб зменшити помилку
  • базова статистика: середнє, розподіл, precision і recall

Лінійна алгебра й теорія ймовірностей на університетському рівні знадобляться, якщо підеш у дослідження або розробку нових архітектур. Для прикладних задач детекції, трекінгу й оптимізації більшість інженерів обходиться розумінням на рівні інтуїції і добирає глибину, коли конкретна задача цього вимагає.

Маршрут переходу: від пікселя до детектора на пристрої

  1. Зображення як дані. NumPy, колірні простори, гістограми. Для embedded-розробника це день роботи, для бекендера тиждень.
  2. Класичний CV в OpenCV. Фільтри, Canny, морфологія, контури. Розв'яжи одну задачу без нейромереж, наприклад підрахунок однакових деталей на фото.
  3. Нейромережі й transfer learning. Візьми готову модель, донавчи на кількох сотнях власних фото, подивись на криві train і validation.
  4. Детекція з YOLO. Спочатку готова модель, потім навчання на власних даних з розміткою і метриками.
  5. Друга ітерація. Знайди, де модель помиляється, дозбери дані, перетренуй. Саме тут видно, хто розуміє модель, а хто запускав туторіал.
  6. Запуск на пристрої. Експорт в ONNX, квантизація, вимір швидкості на Raspberry Pi або Jetson.

Для embedded-розробника крок 6 буде найпростішим, а кроки 3–5 найновішими. У бекендера навпаки.

Перший проєкт для портфоліо

Роботодавець хоче побачити, як ти розв'язуєш задачу від початку до кінця. Висока точність на чужому датасеті цього не показує. Добрий проєкт має чотири складники: власний датасет, дві ітерації тренування з поясненням, що змінилося, таблицю метрик і запуск на реальному пристрої чи хоча б замір швидкості на CPU.

Ідеї, які можна зробити за кілька тижнів:

Проєкти для портфоліо та що кожен із них покаже роботодавцю
Проєкт Що покаже роботодавцю
Детектор дефектів на деталях (подряпини, відколи) роботу з малими об'єктами й незбалансованими класами
Підрахунок людей на вході через лінію детекцію плюс трекінг
Розпізнавання хвороб рослин за фото листя збір і розмітку власних даних
Читання показників лічильника поєднання детекції й OCR
Будь-яка модель на Raspberry Pi з виміром FPS розуміння edge-обмежень

Опиши проєкт у README так, як описав би технічне рішення колезі: задача, дані, що не спрацювало, що змінив, які цифри отримав.

Що просять у вакансіях Computer Vision Engineer

У вакансіях українських defence-компаній за 2026 рік повторюється приблизно однаковий набір:

  • Python впевнено, C++ як перевага
  • PyTorch і OpenCV
  • детекція, трекінг, сегментація
  • оптимізація під Jetson, ONNX, TensorRT
  • розуміння latency, FPS і пам'яті
  • Linux, Git, Docker

Наприклад, у вакансії Frontline Robotics, опублікованій у липні 2026 року, просили від трьох років досвіду в CV або ML. Це типово для ринку: вакансій для новачків у computer vision мало. Тому найреалістичніший шлях лежить через внутрішній перехід: ти лишаєшся розробником у своїй команді, береш CV-задачі, а за рік маєш комерційний досвід саме в цьому напрямі.

З чого почати

Освітня програма Computer Vision розрахована саме на розробників без ML-досвіду: від року програмування будь-якою мовою, 12 практичних занять, власний детектор і запуск на edge. Якщо ти з software і хочеш спершу розібратися із залізом, почни з Embedded Development.

Читати:
minutes
хв
10 листопада 2026
Computer Vision Engineer: хто це, що робить і скільки заробляє

Computer Vision Engineer створює системи для аналізу зображень і відео: від збору даних і тренування моделі до її роботи в продакшені чи на пристрої. Він поєднує машинне навчання з розробкою, тому в українських вакансіях від нього зазвичай чекають і PyTorch, і впевненого Python, і розуміння того, як модель поводиться на реальному залізі.

Нижче про задачі, стек, зарплати й шлях у професію, з опорою на вакансії 2026 року і дані DOU.

Що робить CV-інженер

Тренування моделі займає меншу частину роботи, ніж здається. Типовий цикл виглядає так:

  1. Розібратися в задачі. Що саме треба знаходити, з якою точністю, на якій камері, з якою швидкістю.
  2. Зібрати й розмітити дані. Узгодити правила розмітки, перевірити якість, поділити вибірки.
  3. Обрати й навчити модель. Найчастіше це fine-tuning готового детектора; власну архітектуру з нуля пишуть рідко.
  4. Проаналізувати помилки. Подивитися, де модель помиляється, і зрозуміти чому.
  5. Оптимізувати й розгорнути. Експорт, квантизація, інтеграція у відеопайплайн чи сервіс.
  6. Супроводжувати. Стежити, як модель працює на нових даних, дозбирувати приклади й перетреновувати.

Останній пункт часто недооцінюють. Модель, яка добре працювала в день запуску, через кілька місяців може гірше впоратися, бо змінилися освітлення, камера чи самі об'єкти. Це називають data drift, і відстежувати його входить в обов'язки CV-інженера.

Стек Computer Vision Engineer: що просять у вакансіях

Ми переглянули вакансії CV Engineer українських компаній за 2026 рік, зокрема Frontline Robotics і «Атлон Авіа». Повторюється такий набір:

Навички та інструменти у вимогах до спеціалістів з комп'ютерного зору і те, як часто вони трапляються
Що Як часто трапляється
Python обов'язково майже завжди
C++ обов'язково або як перевага
PyTorch обов'язково
OpenCV обов'язково або як перевага
Детекція, трекінг, сегментація у задачах і вимогах
ONNX, TensorRT, OpenVINO як перевага
NVIDIA Jetson та інші embedded-платформи як перевага або в задачах
Linux, Git, Docker обов'язково
GStreamer, DeepStream, робота з відеопотоком як перевага

У вимогах Frontline Robotics, наприклад, окремо згадано розуміння real-time обмежень: latency, FPS, пам'ять і продуктивність. Це характерно для продуктових компаній, де модель працює на пристрої. В аутсорсі чи хмарних продуктах акцент зміщується на MLOps, API і масштабування.

Скільки заробляє Computer Vision Engineer в Україні

Окремої медіани для CV-інженерів у публічних дослідженнях немає. Найближчі дані дає зимове опитування дата-фахівців DOU 2026:

Медіана та її зміна за пів року для ролей ML/DL Engineer, AI Engineer і Data Scientist
Роль Медіана Зміна за пів року
ML/DL Engineer $2350 −$775
AI Engineer $2375 −$325
Data Scientist $2700 −$300

Важливі застереження. Вибірка невелика: 332 фахівці на всі дата-ролі. Медіана не розбита за рівнями, тому в неї потрапляють і джуни, і сеньйори. І тренд за пів року був на зниження.

В оборонній галузі картина інша. За зарплатним звітом DOU літа 2026, розробники з Python у DefTech мають найвищу медіану серед мов: $4500 проти $3500 у розробників в ІТ загалом. CV-інженери в defence-компаніях зазвичай пишуть саме на Python, тож орієнтуватися варто на ці цифри, з поправкою на рівень.

Де працюють CV-інженери

  • Продуктові компанії зі споживчими застосунками: фільтри, редактори фото, розумні камери
  • Промисловість і логістика: контроль якості, підрахунок, сортування, складські роботи
  • Агротех: моніторинг посівів, сортування врожаю
  • Медтех: аналіз медичних знімків як допомога лікарю
  • Defence і dual-use: робототехніка, автономні системи, аналіз аерофото
  • Аутсорс і R&D-центри: проєкти для іноземних клієнтів у будь-якій із цих сфер

У зимовому опитуванні DOU частка CV-інженерів серед дата-фахівців за пів року подвоїлася, з 2% до 4%. Абсолютно це невелика група, але вона росте.

Junior, Middle, Senior: як виглядає зростання

Вакансій CV Engineer для людей без досвіду мало. У переглянутих вакансіях defence-компаній ішлося про три роки досвіду в CV або ML. Тому найчастіше в професію приходять з суміжних ролей.

Початковий рівень зазвичай виглядає як розробник у команді, який бере CV-задачі: підготовку даних, інтеграцію готової моделі, оптимізацію пайплайна.

Middle самостійно веде задачу від даних до розгортання й вміє пояснити, чому модель помиляється.

Senior обирає підхід і архітектуру під обмеження продукту, оцінює ризики й відповідає за якість моделі після запуску.

Як стати Computer Vision Engineer

Найкоротший шлях веде з розробки. Embedded-інженер приносить розуміння заліза й реального часу, backend-розробник приносить продакшен-дисципліну. Обом бракує роботи з даними й нейромережами. Покроковий маршрут ми описали в статті як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.

Мінімум, з яким можна претендувати на CV-задачі:

  • Python, NumPy, OpenCV
  • PyTorch на рівні fine-tuning готових моделей
  • один детектор, навчений на власних даних, з двома ітераціями
  • метрики mAP, precision, recall і вміння пояснити їх щодо задачі
  • досвід запуску моделі на пристрої або хоча б експорту в ONNX із виміром швидкості

З чого почати

Освітня програма Computer Vision у Beetroot Academy веде розробників без ML-досвіду від обробки зображень до власного детектора, його супроводу після деплою і запуску на edge: 12 практичних занять. Загальний огляд напряму є в гайді Комп'ютерний зір: що це і як працює.

Читати:
minutes
хв
4 листопада 2026
Комп'ютерний зір: що це, як працює і де застосовують

Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.

Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.

Як комп'ютер «бачить» зображення

Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.

З цим масивом можна працювати двома способами.

Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.

Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.

На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.

Які задачі розв'язує комп'ютерний зір

Основні задачі комп'ютерного зору: яке питання вирішує модель і приклад застосування
Задача Питання, на яке відповідає модель Приклад
Класифікація Що на зображенні? здоровий листок чи уражений
Детекція об'єктів Що на кадрі і де саме? рамки навколо людей на вході до магазину
Сегментація Які саме пікселі належать об'єкту? точний контур пухлини на знімку
Трекінг Куди рухається об'єкт між кадрами? підрахунок машин, що перетнули лінію
Оцінка пози Як розташовані точки тіла? аналіз техніки вправи в фітнес-застосунку
OCR Який текст на зображенні? читання номерів накладних на складі

Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.

Де використовують computer vision

Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.

Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.

Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.

Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.

Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.

Комп'ютерний зір, машинне навчання і AI: у чому різниця

Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.

Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми написали в статті Computer Vision Engineer: хто це і що робить.

Інструменти: OpenCV, PyTorch, YOLO, ONNX

Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:

  • Python як основна мова для експериментів і тренування
  • OpenCV і NumPy для класичної обробки зображень
  • PyTorch для нейромереж
  • YOLO від Ultralytics для детекції, сегментації та трекінгу
  • Roboflow або CVAT для розмітки даних
  • ONNX, TensorRT, OpenVINO для запуску моделей на конкретному залізі
  • C++ там, де важлива швидкість на пристрої

Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.

Що потрібно, щоб почати вивчати комп'ютерний зір

Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.

Типова послідовність виглядає так:

  1. Зображення як масив: канали, типи даних, колірні простори
  2. Класичні операції в OpenCV: фільтри, краї, контури
  3. Основи нейромереж і transfer learning
  4. Детекція з YOLO на готових моделях, потім на власних даних
  5. Метрики, аналіз помилок, друга ітерація тренування
  6. Експорт моделі та запуск на пристрої

Один із цих кроків ми розібрали у окремій статті, як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.

Читати:
minutes
хв
29 жовтня 2026
Погляд постачальника: що змінила програма Defence Tech для нетехнічних спеціалістів для фахівця із закупівель

Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.

Кодифікація: від норм до алгоритмів

Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.

Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.

Процеси: як вироби працюють разом

У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.

Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.

Рішення і розмови з колегами

Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.

Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.

Звідки це взялося

Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.

Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.

Спільнота

Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.

У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.

Порада колегам

На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.

Перейти в блог

Популярні питання та відповіді