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 chcących rozszerzyć swoje kompetencje w analizie obrazów przy użyciu sieci konwolucyjnych, posiadających podstawową wiedzę z uczenia maszynowego i Pythona-
Specjalistów pragnących poznać zaawansowane techniki budowy i optymalizacji sieci konwolucyjnych
-
Uczestników chcących pracować nad realnymi projektami z obszaru Computer Vision i Deep Learning
-
Entuzjastów AI zainteresowanych zgłębianiem aktualnych trendów i narzędzi stosowanych w przemyśle i badaniach naukowych
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Zdobędziesz praktyczne umiejętności projektowania i trenowania zaawansowanych CNN z użyciem TensorFlow i Keras
- Poznasz techniki zapobiegania przeuczeniu oraz metody poprawy wydajności modeli obrazowych
- Nauczysz się interpretować działanie sieci neuronowych dzięki wizualizacji i analizie filtrów oraz map aktywacji
- Będziesz potrafił samodzielnie realizować złożone projekty analizy obrazów, wykorzystując najnowsze architektury i narzędzia AI
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie i fundamenty CNN
Moduł 1: Podstawy konwolucyjnych sieci neuronowych
- Zasada działania warstw konwolucyjnych, poolingowych i pełnych połączeń
- Reprezentacja obrazów cyfrowych jako tensorów wejściowych; przetwarzanie obrazów RGB i grayscale
- Narzędzia i biblioteki do efektywnej pracy z zestawami obrazów
Moduł 2: Budowa i trenowanie podstawowego modelu CNN
- Praktyczne ćwiczenia z implementacji podstawowych architektur CNN w TensorFlow/Keras dostosowanych do specyfiki zadań
- Strategie zapobiegania przeuczeniu: dropout, batch normalization, regularizacja L2
- Przetwarzanie danych wejściowych, augmentacja obrazów oraz podstawy optymalizacji modeli
Dzień 2: Zaawansowane techniki i optymalizacja modeli
Moduł 3: Rozszerzone architektury i regularyzacja
- Analiza bardziej złożonych architektur CNN (np. ResNet, Inception) i ich zastosowań
- Metody zapobiegania przeuczeniu: dropout, batch normalization, augmentacje zaawansowane
Moduł 4: Techniki poprawy jakości modelu i interpretowalność
- Automatyzacja optymalizacji hiperparametrów z użyciem KerasTuner i Optuna
- Metody optymalizacji hiperparametrów, tuning learning rate, schematy uczenia transferowego
- Optymalizacja hiperparametrów: dobór learning rate, analiza krzywych uczenia, metody wczesnego zatrzymania
- Narzędzia i techniki interpretacji CNN, wizualizacja filtrów i map aktywacji
Dzień 3: Praktyczne projekty i zastosowania
Moduł 5: Zastosowania CNN w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów
- Segmentacja i detekcja obiektów w obrazach medycznych, przemysłowych i innych
- Wprowadzenie do integracji CNN z innymi technikami (RNN, GAN) w zadaniach analizy obrazów
Moduł 6: Warsztaty projektowe i podsumowanie
- Praca w zespołach nad wybranym problemem analizy obrazu
- Prezentacja wyników i omówienie najlepszych praktyk, dyskusja o trendach w dziedzinie wizji komputerowej
