Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Студенческие курсовые проекты

Computer Vision

Система распознавания жестов в реальном времени

Разработка алгоритмов для распознавания языка жестов с помощью нейросетей и обработки видео в реальном времени.

Python OpenCV TensorFlow MediaPipe
Data Analysis

Прогнозирование цен на недвижимость

Анализ рыночных данных и построение модели машинного обучения для предсказания стоимости жилья.

Pandas Scikit-learn Matplotlib Feature Engineering
Generative Models

Генерация художественных изображений

Создание нейросетевой модели для генерации уникальных произведений искусства в стиле известных художников.

PyTorch GAN Style Transfer Diffusion Models
3D Vision

3D реконструкция объектов по фотографиям

Разработка системы для создания трехмерных моделей объектов на основе набора двумерных изображений.

Photogrammetry Open3D Point Clouds Mesh Processing
Mobile CV

AR приложение для измерения объектов

Мобильное приложение с дополненной реальностью для точного измерения размеров объектов с помощью камеры смартфона.

ARKit/ARCore Swift/Kotlin On-device ML Camera Calibration
Medical Imaging

Анализ медицинских снимков

Система автоматического обнаружения аномалий на рентгеновских снимках с помощью глубокого обучения.

DICOM UNet Medical Data Explainable AI

Реальный опыт студентов

Мария и Александр - выпускники образовательной программы. В этом вебинаре они расскажут вам про проект по компьютерному зрению, который они реализовали во время обучения.

Приобретаемые компетенции

В процессе работы над курсовыми проектами студенты развивают ключевые навыки, востребованные в индустрии:

Практические навыки программирования

Работа с реальным кодом, отладка, оптимизация и документирование проектов

Работа с данными

Сбор, очистка, анализ и визуализация данных, feature engineering

Машинное обучение

Построение, обучение и оценка моделей, подбор гиперпараметров

Компьютерное зрение

Обработка изображений, feature extraction, работа с нейросетевыми архитектурами

Работа в команде

Коллаборация с использованием Git, Agile-методологий, распределение задач

Презентация результатов

Подготовка отчетов, визуализация результатов, защита проектов