Szkolenie Zaawansowane metody analizy obrazu z użyciem CNN
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Zaawansowane metody analizy obrazu z użyciem CNN
Szkolenie „Zaawansowane metody analizy obrazu z użyciem CNN” to intensywne warsztaty, które pozwolą Ci poznać najnowsze techniki głębokiego uczenia w analizie obrazów. Główny nacisk położymy na praktyczne zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), dzięki którym zbudujesz wysokowydajne modele rozpoznające obrazy, segmentujące obiekty czy klasyfikujące złożone dane wizualne. Kurs oparty jest na aktualnych narzędziach oraz bibliotece TensorFlow i łączy teorię z praktycznymi ćwiczeniami, idealnymi do zastosowań w AI, medycynie, przemyśle czy
Dla kogo jest to szkolenie?
Osób rozwijających kompetencje w analizie obrazów z użyciem sieci konwolucyjnych, ze znajomością Pythona oraz podstaw uczenia maszynowego (podział danych, metryki, overfitting)-
Specjalistów chcących pogłębić projektowanie i optymalizację modeli CNN w TensorFlow/Keras, w tym dobór architektury i technik regularyzacji
-
Uczestników zainteresowanych praktyczną pracą nad zadaniami z obszaru Computer Vision i Deep Learning (klasyfikacja, elementy segmentacji/detekcji)
-
Entuzjastów AI chcących uporządkować aktualne podejścia i narzędzia stosowane w analizie obrazu oraz poznać dobre praktyki jakości i interpretowalności
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Projektowania i trenowania modeli CNN w TensorFlow/Keras wraz z przygotowaniem danych, walidacją i doborem metryk dla zadań CV
- Doboru i stosowania technik poprawy jakości modeli (regularizacja, batch normalization, dropout, augmentacja, transfer learning) oraz kontroli overfittingu i data leakage
- Interpretacji działania CNN z użyciem wizualizacji filtrów i map aktywacji oraz analizy błędów na danych rzeczywistych
- Realizacji kompletnego prototypu rozwiązania CV: pipeline danych, trening, porównanie wariantów, raportowanie wyników i wnioski dotyczące ograniczeń oraz ryzyk danych
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie i fundamenty CNN
Moduł 1: Podstawy konwolucyjnych sieci neuronowych
- Mechanizmy warstw konwolucyjnych, poolingowych i pełnych połączeń
- Reprezentacja obrazów cyfrowych jako tensorów wejściowych; przestrzenie barw, RGB i grayscale
- Narzędzia i biblioteki do efektywnej pracy z zestawami obrazów
Moduł 2: Budowa i trenowanie podstawowego modelu CNN
- Implementacja podstawowych architektur CNN w TensorFlow/Keras; pętla treningowa, metryki i walidacja
- Techniki ograniczania przeuczenia: dropout, batch normalization, regularizacja L2, early stopping
- Przetwarzanie danych wejściowych, augmentacja obrazów oraz optymalizacja pipeline’u danych i kontrola data leakage
Dzień 2: Zaawansowane techniki i optymalizacja modeli
Moduł 3: Rozszerzone architektury i regularyzacja
- Przegląd złożonych architektur CNN (np. ResNet, Inception) i przypadków użycia
- Zaawansowane techniki regularyzacji i augmentacji: dropout, batch normalization, augmentacje zaawansowane
Moduł 4: Techniki poprawy jakości modelu i interpretowalność
- Automatyzacja strojenia hiperparametrów z użyciem KerasTuner i Optuna
- Strategie uczenia: schedulery learning rate, dobór learning rate, schematy uczenia transferowego
- Diagnostyka procesu uczenia: analiza krzywych uczenia, metody wczesnego zatrzymania, powtarzalność eksperymentów
- Interpretowalność CNN: wizualizacja filtrów i map aktywacji, metody typu Grad-CAM, analiza błędów
Dzień 3: Praktyczne projekty i zastosowania
Moduł 5: Zastosowania CNN w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów
- Segmentacja i detekcja obiektów w obrazach medycznych, przemysłowych i innych
- Integracja CNN z innymi technikami (RNN, GAN) w zadaniach analizy obrazów
Moduł 6: Warsztaty projektowe i podsumowanie
- Praca zespołowa nad wybranym problemem analizy obrazu: dane, model, metryki, porównanie wariantów
- Prezentacja wyników, przegląd dobrych praktyk i dyskusja o trendach w dziedzinie wizji komputerowej
