Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Zaawansowane techniki CNN
Budowanie i wdrażanie modeli Computer Vision
Praktyczne z TensorFlow i Google Colab
Przetwarzanie i augmentacja obrazów
Wprowadzenie do Computer Vision
Wprowadzenie do sieci konwolucyjnych Neural Networks (CNN)
Zastosowania Computer Vision w świecie rzeczywistym
Podsumowanie i następne kroki
- Wizja komputerowa w opiece zdrowotnej, handlu i bezpieczeństwie
- Rozpoznawanie obiektów zasilane sztuczną inteligencją
- Używanie CNN do rozpoznawania twarzy i gestów
- Techniki przetwarzania obrazów (skalowanie, normalizacja itd.)
- Augmentacja danych obrazowych dla lepszego szkolenia modeli
- Używanie rurociągu danych obrazowych w TensorFlow
- Przegląd zastosowań wizji komputerowej
- Zrozumienie danych obrazowych i formatów
- Wyzwania w zadaniach wizji komputerowej
- Konfiguracja środowiska w Google Colab
- Używanie TensorFlow do budowania modeli
- Budowanie prostego modelu CNN w TensorFlow
- Szkolenie CNN do klasyfikacji obrazów
- Ocenianie i weryfikowanie wydajności modelu
- Wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych
- Przenoszenie uczenia się dla CNN
- Dopracowywanie nauczonych modeli
- Techniki augmentacji danych dla poprawy wydajności
- Co to są CNN?
- Architektura CNN: Warstwy konwolucyjne, pullingu i warstwy całkowicie połączone
- Jak CNN są używane w wizji komputerowej
Wymagania
Grupa docelowa
- Specjaliści od analizy danych
- Praktycy AI
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Znajomość koncepcji uczenia głębokiego
- Podstawowa wiedza o sieciach neuronowych konwolucyjnych (CNN)
21 godzin
Opinie uczestników (1)
Naprawdę cieszyłam się z praktycznego podejścia.
Kevin De Cuyper
Szkolenie - Computer Vision with OpenCV
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
