Cechy

Cechy produktu
Certyfikat:
  • TAK
Język szkolenia:
  • polski
Liczba godzin:
  • 40
Poziom szkolenia:
  • Zaawansowany
Producent:
Rodzaj szkolenia:
  • stacjonarnie; online
Szkolenie zamknięte:

Opis

Opis firmy

Infoshare to największa społeczność technologiczna w CEE i organizator wiodącej konferencji tech w Gdańsku. Łączy startupy, inwestorów, korporacje i pasjonatów innowacji. Promuje przedsiębiorczość, dzielenie się wiedzą i networking. Dzięki wydarzeniom, konkursom i programom wspiera rozwój ekosystemu technologicznego w Polsce i regionie.

Opis szkolenia

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 szkolenie
  • Dla projektantów, designerów i wszystkich tych, którzy pracują z obrazem oraz filmem, i którym uczenie maszynowe znacznie ułatwia pracę.
  • Dla osób, które chciałyby pogłębić swoją wiedzę dotyczącą bardziej zaawansowanych tematów związanych z obrazem i filmem.
Cele
Korzyści
  • Jak przygotowywać dane obrazowe do uczenia maszynowego z użyciem OpenCV i technik wstępnej obróbki
  • Jak projektować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do klasyfikacji obrazów w TensorFlow/Keras
  • Jak budować i oceniać modele detekcji obiektów, w tym detektory SSD
  • Jak poprawiać jakość modeli poprzez tuning, transfer learning i augmentację danych
Program szkolenia
  1. WSTĘP
     • Czym jest obraz
     • OpenCV
     • Klasyczne przetwarzanie obrazu

  2. TEORIA KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
     • Przetwarzanie zbioru danych
     • Wczytywanie i przegląd zdjęć
     • Budowanie zbioru danych
     • Wstępna obróbka
     • Przygotowanie do modelowania

  3. KLASYFIKACJA OBRAZÓW
     • Warstwy konwolucyjne
     • Projektowanie sieci CNN w tf.keras
     • Modelowanie
     • Analiza jakościowa modelu
     • Tuningowanie modelu

  4. DETEKCJA OBIEKTÓW
     • Rodzaje detektorów
     • Projektowanie detektora SSD
     • Modelowanie detektora
     • Analiza jakości

  5. TRANSFER LEARNING
     • Porównywanie modeli

  6. DETEKCJA OBIEKTÓW – KONTYNUACJA
     • Rozszerzenie
     • Budowa niskopoziomowa sieci CNN
     • Analiza parametrów modelu
     • Augmentacja danych

Czas trwania

40 h/ 5dni

Cena zawiera

Zamów szkolenie