Computer Vision Engineer képzés

Azoknak a fejlesztőknek és mérnöki érdeklődésű embereknek szól, akik még nem ismerik a gépi látás világát, de gyakorlati tudást szeretnének szerezni benne, hogy eredményesen dolgozhassanak ilyen technológiát alkalmazó projekteken. Ha már van machine learning alapod, itt kifejezetten a Computer Visionre specializálódva mélyítheted el a tudásodat. Nem neked való viszont akkor, ha no-code vagy low-code AI-eszközöket keresel kódolás helyett, illetve ha NLP irányba indulnál, mert itt a képfeldolgozásé a főszerep.

A klasszikus Computer Vision technikákkal kezdesz: képmanipuláció, színterek és hisztogramok, filtering és konvolúció, SIFT és SURF feature extraction, valamint transzformációk. Innen jutsz el a neurális hálókig és a képklasszifikációs modellekig, majd a deep learning alapú Object Detection és képszegmentáció technikáiig, amelyek például a biztonsági megfigyelésben és az önvezető autók fejlesztésében kulcsfontosságúak. A sort a generatív modellek és a speciális alkalmazások zárják, a végén pedig egy záró projektfeladatot készítesz el.

Interaktív digitális tananyagból és vezetett kódolásokból dolgozol, saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is, a tananyagot pedig egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted. Minden héten gyakorló feladatokat kapsz, az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, ha elakadsz, és rendszeresen visszajelzést ad a munkáidra. Valamennyi tanegység végén élő konzultációt is szervezünk, ahol közösen kiértékelitek az elkészített projekteket.

A képzés 8 hétig tart, és heti nagyjából 8 és 12 óra közötti ráfordítást igényel. Mivel az időbeosztásod rugalmas, a digitális tananyagot akkor dolgozod fel, amikor neked a legjobban megfelel, így munka mellett is végezhető.

A jelentkezésedet e-mailben visszaigazoljuk, és megküldjük az első számlát. Ha átutalással fizetsz, a közleménybe kizárólag a számla sorszáma kerüljön, mert így tudjuk beazonosítani a befizetésedet. Ezen túl nincs más teendőd: az indulás előtt hozzárendeljük a kurzust a tanulói fiókodhoz, a kezdés előtti napon pedig küldünk egy összefoglaló, eligazító levelet. Részletfizetésnél a további számlákat mindig az esedékességük előtt küldjük ki.

A meghirdetett csoportokat az adatlapon, a „Következő indulási dátumok” szekcióban találod. Ha egyik időpont sem fér bele az időbeosztásodba, add meg az e-mail címed ugyanott, a „Más időpont érdekel?” résznél, és szólunk, amint új időpontot hirdetünk. Ha a jelentkezésed után derül ki, hogy mégis egy másik csoport lenne jobb, írj az info@cubixedu.com címre, és átvezetünk. Ha már kaptál számlát, azt ilyenkor sztornózzuk, így nem marad nyitott tételed.

Igen, mindkettő megoldható. A jelentkezés „Számlázás” lépésénél válaszd a „Munkatársnak vásárolok” lehetőséget, több fő esetén pedig a „Több munkatársat szeretnél beíratni?” gombot. Ha inkább írnál, vagy a munkáltatódnak hivatalos árajánlatra van szüksége a döntéshez, keress minket az info@cubixedu.com címen, és összeállítjuk. Ha a cégnél elhúzódik a jóváhagyás, az sem gond, a képzéseinket rendszeresen újraindítjuk, így egy későbbi csoportra is tudsz jelentkezni.

A kuponkódot a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod megadni: írd be a Kuponkód mezőbe, kattints a Beváltás gombra, és a rendelési összegző rögtön a kedvezményes végösszeget mutatja. A kuponok érvényessége kódonként eltér, ezért ha a tiéd nem működne ennél a képzésnél, írj nekünk az info@cubixedu.com címre, és megnézzük.

Igen, ajánlásért 5% kedvezményt adunk, amit az ajánló és az ajánlott is megkap, és a nálad lévő egyéb kedvezmény mellett is érvényesíthető. Írj nekünk az info@cubixedu.com címre az általad ajánlott jelentkezők nevével, amint biztos a részvételük, és mindenkinek külön kupont küldünk. A kupont a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod beváltani.

Igen, több képzésből kérhetsz csomagot, amit a külön megvásárolt kurzusoknál kedvezőbb csomagáron adunk. Írd meg az info@cubixedu.com címre, mely képzések érdekelnek, és összeállítjuk. Küldünk hozzá egy áttekintést a képzések formátumáról, a tervezett indulásokról és a javasolt tanulási időről, valamint egy naptárnézetet, amiből látod az esetleges átfedéseket. Az összeállítás csak kiindulópont, a csomag bármelyik képzésünkből összerakható, és az ütemezés menet közben is rugalmasan alakítható.

Középszintű Python-tudás, gépi tanulási alapismeretek és a neurális hálók ismerete szükséges, mert a képzés ezekre az alapokra épít. A Numpy ismerete, a mélyebb Machine Learning-tudás, egy saját ML-projekt vagy a PyTorch alapszintű ismerete az előnyödre válik, de egyik sem feltétel, ezeket menet közben is elsajátíthatod.

Igen, a képzés elvégzése után tanúsítványt kapsz, amelyet az önéletrajzodhoz csatolhatsz és a LinkedIn profilodba is beágyazhatsz. Ez igazolja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket, és segíti a szakmai előmeneteledet. Képzéseink szakmai minőségbiztosítását iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.