Национальная технологическая олимпиада
«Автономные транспортные системы»
Программа подготовки к профилю «Автономные транспортные системы» Национальной технологической олимпиады
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Шаг 5
Для успешного участия в профиле необходимо знать основы Python.

Тем, кто никогда не программировал на Python, мы предлагаем пройти курс.
Пройти курс
Если вы уже обладаете знаниями синтаксиса Python и можете писать небольшие программы, но не уверены
в своих навыках, пройдите курс.

Если курс окажется слишком сложным, вернитесь к предыдущему.
Пройти курс
Для освоения материалов по компьютерному зрению и нейронным сетям необходимо понимать как устроено изображение, как оно представлено в памяти компьютера и как взаимодействовать с ним через Python.

Сохраните на свой диск материалы урока НТО. Откройте блокнот Colab, изучите представленный материал и выполните задания в блокноте.
Пройти курс
В компьютерном зрении есть множество различных алгоритмов, позволяющих решать разнообразные задачи.

В предлагаемом курсе вы освоите:
- работу с камерой и видеофайлами;
- использование цветовых пространств;
- детектирование по цветам;
- распознавание сравнением с эталоном;
- HOG-SVM детекторы;
- сбор и разметку датасета.

В завершении курса разбирается алгоритм движения по разметке, который используется в ходе заключительного этапа профиля.
Пройти курс
Нейронные сети решают ряд задач компьютерного зрения гораздо точнее, чем другие алгоритмы.

В предлагаемом курсе разобраны:
- устройство нейросетей;
- принципы их работы;
- классификаторы;
- бинарные и небинарные, свёрточные нейронные сети.

Эти знания необходимы для решения ряда задач заключительного этапа профиля.
Пройти курс
Материалы, предлагаемые на этом этапе, позволят подготовиться
к работе с оборудованием и сформируют представление о задачах
заключительного этапа и возможных методах их решений.
Разработчики и организаторы
ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ