Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник без ML-досвіду

Впевнено пишеш код і хочеш швидко освоїти прикладний компʼютерний зір – без занурення в академічну теорію на пів року.

Embedded- або UAV-інженер

Працюєш з залізом чи польотними системами і хочеш додати детекцію обʼєктів до своїх проєктів – CV є природним розширенням твого стеку.

Випускник Embedded Development

Продовжуєш траєкторію в напрямі: 12 занять доводять тебе від обробки зображення до власного детектора в продакшені.

Що потрібно на вході:

Впевнений Python (або інша мова програмування) і готовність працювати з кодом на кожному занятті. ML-досвід непотрібен — програма веде від базової обробки зображення до тренування власної моделі, супроводу її в продакшені й деплою на edge. Формат інтенсивний: 12 практичних занять, кожне з практикою в Colab, плюс вступна зустріч і ретроспектива.

Безпечна авторизація через Дію

Для курсів Defence & Dual Use ми верифікуємо учасників через Дію. Це займає хвилину, захищає платформу від ботів і не передає нам ваші персональні дані.

За що відповідає Computer Vision

Класична обробка зображень

Фільтрація, виявлення країв, морфологічні операції через OpenCV. Вирішує задачі, де нейромережа надлишкова – підрахунок об'єктів, бінаризація, аналіз контурів.

Детекція та класифікація

Навчає та дотренує моделі на власних даних. Розгортає YOLO-детектори, обирає між nano/small/medium залежно від ресурсів пристрою.

Супровід моделі в продакшені

Відстежує data drift, знаходить фейли через low confidence, дозбирає дані й запускає другу ітерацію тренування. Модель живе після деплою, а не ламається на перших реальних кадрах.

Fine-tuning під конкретну задачу

Збирає датасет, розмічає через Roboflow, запускає тренування на GPU в Colab. Аналізує метрики, ітерує, покращує якість детектора.

Edge deployment та оптимізація

Експортує моделі в ONNX, оцінює компроміс розмір/швидкість/точність для конкретного заліза. Розуміє різницю між edge-інференсом та cloud-сервісом.

Тренер

Хто веде програму

Програму веде досвідчений фахівець, який має глибокі знання в галузі штучного інтелекту та комп'ютерного зору.

Денис Плугатар

Co-founder uScore · AI Lead у Beetroot · Ветеран

Практикуючий спеціаліст з Computer Vision з досвідом у проєктах від комерційного продукту до систем oборонного застосування. Будує програму на основі задач, які вирішував сам під час військової служби.

Останні проєкти:
- Розпізнавання NSFW-контенту,
- Візуальне виявлення хвороб рослин (проєкт Vision),
- Наведення FPV-дронів на ціль на «останній милі» за допомогою тепловізійної зйомки.

Чого ти навчишся

Інструменти та навички після програми

Програма проведе від зображення як числового масиву до запуску власного детектора. Без ML-освіти і без вищої математики.

Класичний CV

OpenCV

NumPy

Matplotlib

Deep Learning

PyTorch

ResNet

YOLOv8

YOLO-World

RT-DETR

SAHI

SAM

Data & Deployment

Roboflow

Google Colab

ONNX / onnxruntime

ByteTrack / BoT-SORT

Зображення як дані

H×W×C, dtype, колірні простори, гістограма, resize. Для embedded-розробників: зображення = буфер у памʼяті.

Класичний CV і нейромережі

Gaussian blur, Canny, морфологія, контури — і перехід до CNN: навчені фільтри — це ті самі ядра, тільки підібрані даними.

Детекція, дані, fine-tuning

YOLO26 від першого запуску до дотренованого детектора на власному датасеті. Roboflow, метрики, аналіз помилок, друга ітерація.

Production і edge

Трекінг на відео, моніторинг моделі після деплою, експорт в ONNX, квантизація FP32 → INT8, запуск на Jetson і Raspberry Pi.

Програма

12 занять — повний ланцюг Computer Vision, від пікселя до продакшену

Ми поєднали практику й теорію так, щоб ти відразу бачив результат своєї роботи. Кожне заняття будується на попередньому й закінчується робочим кодом у ноутбуку — крок за кроком до capstone-проєкту й портфоліо.

12 практичних занять

28 годин, з них 24 з тренером

12+ Colab-ноутбуків

Дотренований детектор + capstone-проєкт

Владислав Завадський,

Освітній консультант

Якщо хочеш зрозуміти програму детальніше або перевірити, чи підходить вона для твого рівня – залиш заявку і ми зв'яжемось.

Отримати консультацію

Вступна зустріч. Знайомство з викладачем

Теорія

Знайомство з викладачем та учасниками.

Огляд програми: що на вас чекає за 12 занять.

Формат роботи, треки general / dual-use, очікування.

Практика

Налаштування Google Colab і перевірка середовища.

Доступ до LMS і матеріалів. Q&A перед стартом.

Заняття 1. Що бачить компʼютер: зображення та фільтрація

Теорія

Зображення як числовий масив, колірні простори, гістограми.

Згортка та фільтри (blur, sharpen).

Порогова обробка: binary, adaptive, Otsu.

Embedded-контекст: зображення = буфер у памʼяті.

Практика

Colab-середовище, робота з пікселями та каналами, ручна згортка без OpenCV, фільтри, threshold на «брудному» зображенні.

Заняття 2. Краї, морфологія, контури + міні-проєкт

Теорія

Градієнти (Собель), Canny, морфологічні операції, контури та bounding boxes

Межі класичного CV — чому далі потрібні нейромережі.

Практика

Пайплайн передобробка → контури → підрахунок.

Міні-проєкт: підрахунок обʼєктів на фото.

Заняття 3. Нейромережі: як мережа вчиться бачити

Теорія

Нейрон, loss, градієнтний спуск без математики.

CNN: convolution → activation → pooling → head.

Тренувальний цикл.

Практика

Один нейрон у PyTorch, проста CNN, візуалізація навчених фільтрів і порівняння з ручними ядрами із Заняття 1.

Заняття 4. Transfer learning на практиці

Теорія

Pretrained-моделі, freeze/unfreeze, overfitting та аугментація.

Перший dual-use момент: domain gap на aerial-фото.

Практика

ResNet18 на Colab GPU, криві train/val, confusion matrix, тест на aerial view, класифікація власних фото.

Заняття 5. Детекція обʼєктів з YOLO

Теорія

«Що на фото?» vs «що і де?». Сітка, confidence, IoU.

Розміри моделей і компроміси.

Практика

YOLO26 одним рядком, YOLO-World за текстовим запитом, порівняння nano/small/medium, детекція на відео.

Заняття 6. Архітектури детекторів: YOLO зсередини та альтернативи

Теорія

backbone → neck → head, anchor-free, NMS-free.

Еволюція YOLO, DETR / RT-DETR.

Малі обʼєкти: tiling, SAHI.

Практика

model.info(), YOLOv8 vs YOLO26, RT-DETR, зведена таблиця mAP × latency, чекліст вибору моделі під задачу.

Заняття 7. Дані для CV: збір і розмітка ← точка вибору треку

Теорія

Data-centric AI, дисбаланс і шум у датасетах.

Roboflow vs CVAT, формати YOLO / COCO / Pascal VOC.

Точка вибору треку: general або dual-use.

Практика

Аналіз «поганого» датасету, розмітка в Roboflow, збір власного датасету під свою задачу.

Заняття 8. Fine-tuning YOLO на власних даних

Теорія

Fine-tuning, гіперпараметри, метрики: mAP, precision, recall, F1.

Ітеративний підхід

Практика

Тренування YOLO26 на власному датасеті, pretrained vs fine-tuned, аналіз помилок, план наступної ітерації.

Заняття 9. Сегментація та трекінг

Теорія

Семантична vs інстанційна сегментація.

SAM: foundation model, prompt-режими.

Трекінг: ByteTrack vs BoT-SORT.

Практика

YOLO26-seg, маска як булевий масив, гібрид YOLO → SAM, model.track() на відео, підрахунок перетинів лінії.

Заняття 10. CV in Production I: моніторинг та ітерації

Теорія

Data drift і domain shift, data flywheel, active learning, версіонування датасету і моделі.

Практика

Симуляція drift на власній моделі, автовідбір «підозрілих» кадрів, дорозмітка та друга ітерація тренування.

Заняття 11. CV in Production II: Edge AI

Теорія

Latency vs throughput, ONNX як міст між ML і embedded, квантизація FP32 → FP16 → INT8, огляд заліза: Jetson, Raspberry Pi, NPU.

Практика

Бенчмарк моделі, експорт .pt → ONNX, інференс через onnxruntime, таблиця формат × розмір × latency × mAP.

Заняття 12. Фінал: кейси, наскрізний пайплайн, дорожня карта

Теорія

Повний CV-пайплайн: збір → розмітка → тренування → валідація → деплой → моніторинг.

Кейси: Looksery/Snapchat, Reface, Ajax Systems, miltech, Petcube.

Практика

Мапінг власного проєкту на пайплайн, групова вправа за чеклістом, оголошення capstone, зведений ноутбук.

Ретро-зустріч

Теорія

Ретроспектива програми: що спрацювало, що було складним.

Розбір capstone-проєктів учасників.

Практика

Презентація результатів, зворотний звʼязок від викладача та групи.

Як ми навчаємо?

Понад 14,000 студентів довірились Академії за 10 років нашої роботи — й тепер вони працюють у 700+ компаніях. Та про якість підходу у нашій ІТ-школі говорять не лише цифри, а й акредитація європейською організацією Almega. Ми відповідаємо шведським стандартам якості навчання для дорослих і разом із курсами пропонуємо тобі:

Живі заняття з викладачем

Ти вивчатимеш теорію в зручний для себе час в нашій LMS, а на онлайн-уроках сфокусуєшся на отриманні практичних навичок під наглядом експерта в галузі.

технічна спільнота на заняттях

Оскільки ми навчаємо в невеликих групах до 15 осіб, ти навчишся працювати в команді. Допомагай, отримуй допомогу та відточуй софт-навички з перших днів навчання.

Актуальна програма

Наші програми розроблені на основі зворотного зв’язку від 70+ компаній оборонного сектору. Тому навчання сфокусоване на практичних навичках, які допоможуть спеціалістам швидше знайти своє місце в індустрії.

допомога з працевлаштуванням

Ми працюємо з компаніями, яким потрібні інженери з CV-компетенцією. Після програми ти матимеш конкретне портфоліо і розуміння стеку, що вже використовується в індустрії.

Програма створена senior-експертами

Наші онлайн-курси створює та оновлює група senior фахівців-практиків, які поза роботою викладають в Академії. Завдяки цьому наша програма завжди відповідає вимогам ринку.

Владислав Завадський,

Освітній консультант

Ми поруч, щоб відповісти на твої питання і допомогти зрозуміти, чого ти зможеш досягти з Beetroot Academy.

Отримати консультацію

Верифікований сертифікат, якому довіряють

Після завершення курсу ти отримаєш не просто красивий сертифікат, а верифікований документ через TrueOriginal — систему, якою користуються провідні європейські навчальні установи, зокрема Каролінський університет у Швеції.

Такий сертифікат легко додати до LinkedIn або резюме — і він стане наочним доказом твоїх знань, прагнення розвиватися та готовності приймати нові виклики.

Варіанти оплати

Є кілька способів оплатити навчання — від повної оплати зі знижкою до зручних частин через банк. Обирай те, що підходить тобі.

Повна оплата одним платежем

Оплачуєш весь курс одразу до початку навчання і отримуєш знижку. Це найвигідніший варіант, якщо хочеш заощадити та не думати про наступні платежі.

Помісячна оплата

Вартість курсу ділиться на рівні частини і ти платиш щомісяця фіксовану суму. Зручно планувати бюджет і не платити все одразу.

Оплата частинами від ПриватБанк

Можеш розбити оплату на частини через ПриватБанк. До 8 платежів — без жодної комісії з твого боку. Якщо хочеш більше частин, то за кожен платіж понад 8-й банк стягує комісію, яку оплачуєш самостійно. Умови уточнюй у ПриватБанку.

Оплата частинами від Monobank

Те саме, але через Monobank. До 8 платежів — без комісії. Якщо обираєш більше частин — комісію за платежі понад 8-й оплачуєш самостійно відповідно до тарифів банку.

Методи оплати

Обирай будь-який зручний спосіб:

Банківська картка

Google Pay

Apple Pay

Переказ за реквізитами

Хто може оплатити навчання?

Самостійно

Просто обираєш зручний спосіб і оплачуєш.

Через компанію або роботодавця

Якщо навчання оплачує твій роботодавець, ми підготуємо всі необхідні документи для оплати від юридичної особи.

Напиши нам — домовимося

Є питання щодо оплати або умов навчання? Напишіть нам — ми із задоволенням допоможемо розібратися. Розповімо про доступні способи оплати, пояснимо деталі процесу та підкажемо, який варіант може бути найзручнішим саме для вас.

Отримати консультацію

Залиш заявку – розкажемо про програму і перевіримо, чи підійде твій рівень

Дякуємо, що цікавишся навчанням в Beetroot Academy!

Ми зв’яжемося з тобою і дамо відповіді на усі питання

Вибач, це технічна помилка. Спробуй ще раз!

Оновлені програми. Старт — вересень.

–10% на курси-професії

Не знаєш, що обрати?

Отримали твою заявку!

Твій перший крок!

Отримали твою заявку!

Курс Computer Vision для інженерів.
Без ML-освіти.

Нам довіряють

Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник без ML-досвіду

Embedded- або UAV-інженер

Випускник Embedded Development

Що потрібно на вході:

За що відповідає Computer Vision

Класична обробка зображень

Детекція та класифікація

Супровід моделі в продакшені

Fine-tuning під конкретну задачу

Edge deployment та оптимізація

Хто веде програму

Інструменти та навички після програми

12 занять — повний ланцюг Computer Vision, від пікселя до продакшену

Як ми навчаємо?

Живі заняття з викладачем

технічна спільнота на заняттях

Актуальна програма

допомога з працевлаштуванням

Програма створена senior-експертами

Верифікований сертифікат, якому довіряють

Варіанти оплати

Залиш заявку – розкажемо про програму і перевіримо, чи підійде твій рівень

Популярні питання та відповіді

–10% на курси-професії

Не знаєш, що обрати?

Отримали твою заявку!

Твій перший крок!

Отримали твою заявку!

Курс Computer Vision для інженерів.Без ML-освіти.

Нам довіряють

Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник без ML-досвіду

Embedded- або UAV-інженер

Випускник Embedded Development

Що потрібно на вході:

За що відповідає Computer Vision

Класична обробка зображень

Детекція та класифікація

Супровід моделі в продакшені

Fine-tuning під конкретну задачу

Edge deployment та оптимізація

Хто веде програму

Інструменти та навички після програми

12 занять — повний ланцюг Computer Vision, від пікселя до продакшену

Як ми навчаємо?

Живі заняття з викладачем

технічна спільнота на заняттях

Актуальна програма

допомога з працевлаштуванням

Програма створена senior-експертами

Верифікований сертифікат, якому довіряють

Варіанти оплати

Залиш заявку – розкажемо про програму і перевіримо, чи підійде твій рівень

Популярні питання та відповіді

Курс Computer Vision для інженерів.
Без ML-освіти.