Ключевые компетенции практики:
– Полный цикл разработки моделей в области Computer Vision
– Загрузка и предобработка данных (нормализация размеров, аугментация, split на train/test)
– Визуализация датасетов через Matplotlib для анализа даных
– Создание dataloader
– Создание архитектур нейросетей на PyTorch: комбинация Conv2D, MaxPool, Linear и Dropout-слоёв
Профессиональный инструментарий:
Ø Интеграция WandB для трекинга экспериментов (графики loss/accuracy в реальном времени)
Ø Расчёт метрик качества: Accuracy, Precision, Recall , F1-score, Confusion Matrix
Ø Оптимизация гиперпараметров моделей под руководством инженеров-программистов 1 категории
По итогам практики планируется выполнить и защитить проект в области классификации изображений (CV) по актуальным данным.