Szkolenie Deep Learning computer vision

Poziom

Zaawansowany

Czas

40h / 5 dni

Termin

Indywidualnie

Cena

Indywidualnie

Szkolenie Deep Learning computer vision

Computer Vision (CV) to dziedzina nauki, która definiuje sposób, w jaki maszyny interpretują znaczenie obrazów i filmów. Algorytmy Computer Vision analizują określone kryteria w obrazach i filmach, a następnie stosują interpretacje do zadań predykcyjnych lub decyzyjnych.

Dla kogo jest szkolenie Deep Learning computer vision?
  • logo infoshare Dla projektantów, designerów i wszystkich tych, którzy pracują z obrazem oraz filmem, i którym uczenie maszynowe znacznie ułatwia pracę.
  • logo infoshare Dla osób, które chciałyby pogłębić swoją wiedzę dotyczącą bardziej zaawansowanych tematów związanych z obrazem i filmem.

Czego nauczysz się na szkoleniu Deep Learning computer vision?

  • Jak przygotowywać dane obrazowe do uczenia maszynowego z użyciem OpenCV i technik wstępnej obróbki oraz budować powtarzalny pipeline danych
  • Jak projektować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do klasyfikacji obrazów w TensorFlow/Keras, z kontrolą overfittingu i walidacją
  • Jak budować i oceniać modele detekcji obiektów, w tym detektory SSD, z użyciem metryk (IoU, mAP) i analizy błędów
  • Jak poprawiać jakość modeli poprzez tuning, transfer learning i augmentację danych oraz świadomie ograniczać typowe ryzyka (data leakage, bias)

Program szkolenia Deep Learning computer vision

Wstęp (4h)

  • Pojęcie obrazu i reprezentacja danych obrazowych
  • OpenCV
  • Klasyczne przetwarzanie obrazu
  • Podstawy konwolucyjnych sieci neuronowych 

 

Przetwarzanie zbioru danych (4h)

  • Wczytywanie i przegląd zdjęć
  • Budowa zbioru danych
  • Wstępna obróbka
  • Przygotowanie do modelowania 

 

Klasyfikacja obrazów (4h)

  • Warstwy konwolucyjne
  • Projektowanie sieci CNN w tf.keras
  • Trenowanie i walidacja modelu
  • Analiza jakościowa modelu
  • Strojenie modelu 

 

Detekcja obiektów (4h)

  • Rodzaje detektorów
  • Projektowanie detektora SSD
  • Trenowanie detektora
  • Analiza jakości
  • Transfer learning
  • Porównywanie modeli 

 

Zaawansowane tematy (4h)

  • Budowa niskopoziomowa sieci CNN
  • Analiza parametrów modelu
  • Augmentacja danych

Pobierz program

Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.

Skontaktuj sie z nami

zorganizujemy dla Ciebie szkolenie dopasowane do Twoich potrzeb

Przemysław Wołosz

Key Account Manager

przemyslaw.wolosz@infoShareAcademy.com

    Administratorem danych osobowych jest InfoShare Academy Sp. z o.o. z siedzibą w Gdańsku, al. Grunwaldzka 427B, 80-309 Gdańsk, KRS: 0000531749, NIP: 5842742213. Dane osobowe przetwarzane są zgodnie z klauzulą informacyjną.