WSTĘP
• Czym jest obraz
• OpenCV
• Klasyczne przetwarzanie obrazuTEORIA KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
• Przetwarzanie zbioru danych
• Wczytywanie i przegląd zdjęć
• Budowanie zbioru danych
• Wstępna obróbka
• Przygotowanie do modelowaniaKLASYFIKACJA OBRAZÓW
• Warstwy konwolucyjne
• Projektowanie sieci CNN w tf.keras
• Modelowanie
• Analiza jakościowa modelu
• Tuningowanie modeluDETEKCJA OBIEKTÓW
• Rodzaje detektorów
• Projektowanie detektora SSD
• Modelowanie detektora
• Analiza jakościTRANSFER LEARNING
• Porównywanie modeliDETEKCJA OBIEKTÓW – KONTYNUACJA
• Rozszerzenie
• Budowa niskopoziomowa sieci CNN
• Analiza parametrów modelu
• Augmentacja danych
Cechy
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
Czas trwania
40 h/ 5dni
Cena zawiera