Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник (web, backend, системний)

Пишеш код, але він існує лише в браузері або на сервері. Хочеш розуміти, як алгоритми бачать зображення – і що за цим стоїть технічно.

Embedded-розробник (C/C++)

Маєш задачу або проєкт де потрібне розпізнавання об'єктів. Або просто хочеш зрозуміти, як CV-модель працює на обмеженому залізі – і які компроміси між точністю, розміром і швидкістю.

Випускник Embedded Development

Пройшов апаратну програму від Beetroot Academy, знаєш буфери і пам'ять. Хочеш бачити, як вони стають частиною реального CV-пайплайну.

Що потрібно:

Досвід програмування будь-якою мовою від 1 року і базова інтуїція про масиви та матриці.

Не обовʼязково: Python, ML/AI/DS-знання, вища математика.

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.

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.

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

SAM

Data & Deployment

Roboflow

Google Colab

ONNX

Зображення як дані

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

Класичний CV: фільтри, краї, контури

Gaussian blur, Canny, морфологія, bounding boxes. Коли достатньо OpenCV і навіщо потрібні нейромережі.

Transfer learning та детекція

ResNet-класифікатор, YOLOv8 від першого запуску до fine-tuning на власних даних.

Сегментація та dual-use контекст

YOLO-seg, SAM від Meta, CV-пайплайн у реальних продуктах – від Snapchat до miltech.

Програма

6 занять – повний ланцюг Computer Vision

Ми поєднали практику й теорію так, щоб ти відразу бачив результат своєї роботи. Кожен модуль — це крок до твого майбутнього портфоліо.

6 живих занять

12 годин з тренером

6 Colab-ноутбуків

Власноруч дотренований детектор

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

Заняття 1. Що бачить комп'ютер

13 тем

Теорія і практика

Теорія

Зображення як числовий масив: H×W×C, dtype

Колірні простори: RGB, BGR, HSV, Grayscale

Канали як окремі шари інформації

Embedded-контекст: зображення = буфер у пам'яті, shape = layout даних

Гістограма: розподіл яскравості, контрастність

Роздільна здатність, resize та пам'ять

Аугментація: flip, яскравість/контраст, шум

Практика

Налаштування Colab, перевірка середовища

Завантаження зображення через OpenCV, shape та dtype

Доступ до пікселів та каналів, маніпуляції

Конвертація: BGR → RGB → HSV → Grayscale

Побудова та аналіз гістограм (Matplotlib)

Resize, crop, rotate; вимірювання пам'яті

Заняття 2. Фільтрація, краї та контури

14 тем

Теорія і практика

Теорія

Згортка: ядро ковзає по зображенню

Розмиття: Gaussian blur, median blur

Порогова обробка: binary та adaptive

Embedded-контекст: згортка = 2D-фільтр, як у DSP

Градієнти та краї: Собель, Canny

Морфологічні операції: erosion, dilation

Контури: bounding boxes, площа, периметр

Обмеження класичного CV: де потрібні нейромережі

Практика

Фільтри: blur, sharpen; експерименти з параметрами

Порогова обробка: простий vs adaptive

Canny з різними порогами

Морфологічні операції: порівняння

Пошук контурів, малювання bounding boxes

Міні-проект: підрахунок об'єктів на фото

Заняття 3. Нейромережі та transfer learning (перший dual-use контекст)

12 тем

Теорія і практика

Теорія

Вибір пристрою: CPU / GPU / TPU в Colab

Від фільтрів Уроку 2 до CNN: та сама ідея, але мережа підбирає фільтри сама

Transfer learning: ResNet + заміна верхнього шару

Embedded: ResNet18=45MB, MobileNet=14MB

Епохи, batch, loss, accuracy

Overfitting: навчання vs узагальнення

Перший dual-use приклад: класифікація aerial view vs звичайний ракурс

Практика

Тренування класифікатора на CIFAR-10 (готовий датасет, 10 класів)

Pretrained ResNet18: заміна останнього шару, тренування на GPU

Аналіз метрик, confusion matrix

Класифікація власних фото

Бонус: тест на aerial-view — модель «не розуміє» інший ракурс

Заняття 4. Детекція об'єктів з YOLO
(dual-use контекст)

13 тем

Теорія і практика

Теорія

«Що на фото?» vs «що і де на фото?»

YOLO: зображення → сітка → детекція

Confidence score та IoU

Dual-use: алгоритм однаковий — різниця в даних, не в коді

Розміри моделей: nano (3.2M), small (11.2M), medium (25.9M)

Embedded: nano для edge, medium для сервера

Tiling для малих об'єктів

Практика

YOLOv8 одним рядком, детекція на тестових зображеннях

Паралельний тест: звичайні фото та aerial/drone view

Зміна confidence threshold

Порівняння nano/small/medium: час інференсу

Детекція на відео

Бонус: YOLO-World — детекція за текстовим описом без донавчання

Заняття 5. Fine-tuning YOLO на власних даних (активний dual-use)

13 тем

Теорія і практика

Теорія

Data-centric AI: якість даних > складність моделі

Інструменти збору та розмітки: Roboflow, CVAT

Формати: YOLO, COCO, Pascal VOC

Dual-use специфіка: ракурси, малі об'єкти, камуфляж, обмежені датасети

Fine-tuning: pretrained + дотренування

Метрики: mAP, precision, recall, F1

Ітеративний підхід: дані → тренування → аналіз → покращення

Експорт в ONNX як міст між ML та embedded

Практика

Fine-tuning YOLOv8 на датасеті в Colab

Графіки loss, метрики тренування

Порівняння pretrained vs fine-tuned

Аналіз помилок детектора

Демо: експорт в ONNX, розмір та час інференсу

Заняття 6. Сегментація, кейси, дорожня карта (повний dual-use)

16 тем

Теорія і практика

Теорія

Класифікація → детекція → сегментація

Семантична vs інстанційна сегментація

YOLO-seg: маски замість рамок

SAM: foundation model, prompt-based підхід — огляд і демо тренера

Коли рамка, коли маска: dual-use контекст

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

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

Edge AI: ONNX, TensorRT, quantization — шлях для embedded

Практика

YOLO-seg на тестових зображеннях: маски на виході

Порівняння: YOLO bbox vs YOLO-seg маска vs Canny контур

Dual-use: коли піксельна маска критична

SAM: тренер демонструє live; учасники отримують код-скелет з point/box prompt для самостійного запуску (потребує ваг ~375 MB)

Групова вправа: CV-задача для свого домену

Що розпізнавати? Який підхід? Cloud чи edge?

Зведений ноутбук з пайплайнами та рекомендаціями

Фінальне обговорення та зворотній зв'язок

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

Тренер

Хто веде програму

Програму веде досвідчений фахівець, який має глибокі знання в галузі штучного інтелекту та комп'ютерного зору. Він не лише теоретик, але й практик, який активно застосовує свої навички у реальних проєктах.

Денис Плугатар

Co-founder uScore · AI Lead у Beetroot

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

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

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!

Не знаєш, що обрати?

Отримали твою заявку!

Твій перший крок!

Отримали твою заявку!

Computer Vision
для інженерів. Без ML-освіти.

Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник (web, backend, системний)

Embedded-розробник (C/C++)

Випускник Embedded Development

Що потрібно:

За що відповідає Computer Vision

Класична обробка зображень

Детекція та класифікація

Fine-tuning під конкретну задачу

Edge deployment та оптимізація

Інструменти та навички після програми

6 занять – повний ланцюг Computer Vision

Як ми навчаємо?

Живі заняття з викладачем

технічна спільнота на заняттях

Актуальна програма

допомога з працевлаштуванням

Програма створена senior-експертами

Хто веде програму

Варіанти оплати

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

Популярні питання та відповіді

Не знаєш, що обрати?

Отримали твою заявку!

Твій перший крок!

Отримали твою заявку!

Computer Visionдля інженерів. Без ML-освіти.

Ця програма для тебе, якщо ти:

Розробник (web, backend, системний)

Embedded-розробник (C/C++)

Випускник Embedded Development

Що потрібно:

За що відповідає Computer Vision

Класична обробка зображень

Детекція та класифікація

Fine-tuning під конкретну задачу

Edge deployment та оптимізація

Інструменти та навички після програми

6 занять – повний ланцюг Computer Vision

Як ми навчаємо?

Живі заняття з викладачем

технічна спільнота на заняттях

Актуальна програма

допомога з працевлаштуванням

Програма створена senior-експертами

Хто веде програму

Варіанти оплати

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

Популярні питання та відповіді

Computer Vision
для інженерів. Без ML-освіти.