Szkolenie Głębokie uczenie w wizji komputerowej z Caffe

Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu frameworka Caffe w zadaniach wizji komputerowej z wykorzystaniem głębokiego uczenia. Program obejmuje implementację różnorodnych architektur sieci konwolucyjnych, techniki treningu oraz optymalizacji modeli. Uczestnicy poznają specyfikę pracy z Caffe oraz najlepsze praktyki w rozwoju aplikacji wizji komputerowej.Szkolenie wprowadza uczestników w świat automatyzacji procesów uczenia maszynowego poprzez wykorzystanie narzędzi AutoML. Program obejmuje zarówno teoretyczne podstawy automatyzacji, jak i praktyczne zastosowanie wiodących rozwiązań AutoML. Podczas warsztatów uczestnicy poznają metody automatycznego doboru modeli, optymalizacji hiperparametrów oraz inżynierii cech. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnej, gdzie teoria jest natychmiast weryfikowana w praktycznych zadaniach.

• Inżynierowie ML specjalizujący się w wizji komputerowej
• Programiści implementujący rozwiązania computer vision
• Data Scientists pracujący nad analizą obrazów
• Specjaliści ds. przetwarzania obrazów
• Badacze w dziedzinie wizji komputerowej
• Deweloperzy aplikacji wykorzystujących AI
• Data Scientists poszukujący sposobów automatyzacji procesów ML
• Analitycy danych chcący zwiększyć efektywność swojej pracy
• Inżynierowie ML zainteresowani skalowaniem rozwiązań
• Kierownicy zespołów DS/ML planujący wdrożenie AutoML
• Programiści rozwijający platformy ML
• Specjaliści ds. optymalizacji procesów analitycznych

1. Podstawy Caffe
• Architektura frameworka
• Konfiguracja środowiska
• Prototxt i modelowanie
• Zarządzanie danymi
2. Implementacja modeli
• Architektury CNN
• Transfer learning
• Fine-tuning modeli
• Augmentacja danych
3. Optymalizacja i wydajność
• Strategie treningu
• Debugowanie modeli
• Optymalizacja wydajności
• Profilowanie
4. Wdrożenie produkcyjne
• Deployment modeli
• Integracja z aplikacjami
• Monitoring wydajności
• Skalowanie rozwiązań
5. Wprowadzenie do AutoML
• Koncepcje i architektura rozwiązań AutoML
• Przegląd dostępnych platform i narzędzi
• Automatyzacja pipeline’ów ML
• Strategie optymalizacji
6. Automatyczna inżynieria cech
• Selekcja i transformacja cech
• Redukcja wymiarowości
• Encoding zmiennych kategorycznych
• Obsługa brakujących danych
7. Optymalizacja modeli
• Algorytmy selekcji modeli
• Techniki strojenia hiperparametrów
• Walidacja krzyżowa
• Ensemble learning
8. Wdrożenie i monitoring
• Integracja z istniejącymi systemami
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacja modeli
• Zarządzanie wersjami

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie implementacji modeli wizji komputerowej z wykorzystaniem frameworka Caffe. Nauczy się projektować i trenować efektywne sieci konwolucyjne dla różnorodnych zadań analizy obrazu. Pozna techniki optymalizacji i dostrajania modeli w środowisku Caffe. Będzie potrafił wdrażać rozwiązania wizji komputerowej w środowisku produkcyjnym. Rozwinie umiejętność diagnozowania i rozwiązywania problemów związanych z modelami CNN. Zdobędzie zdolność integracji modeli Caffe z istniejącymi systemami.Uczestnik zdobędzie umiejętność efektywnego wykorzystania narzędzi AutoML w codziennej pracy z modelami uczenia maszynowego. Nauczy się automatyzować czasochłonne procesy przygotowania danych i doboru modeli. Pozna techniki optymalizacji pipeline’ów ML pod kątem wydajności i jakości wyników. Będzie potrafił wdrażać rozwiązania AutoML w środowisku produkcyjnym. Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach w zakresie monitorowania i aktualizacji zautomatyzowanych modeli. Rozwinie umiejętność oceny i porównywania różnych platform AutoML.

• Znajomość podstaw sieci konwolucyjnych
• Doświadczenie w programowaniu w C++ lub Python
• Podstawowa wiedza z zakresu wizji komputerowej
• Znajomość zagadnień deep learning
• Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z modelami ML
• Znajomość procesów walidacji modeli
• Podstawy programowania w Pythonie

• Framework Caffe
• Sieci konwolucyjne
• Transfer learning
• Augmentacja danych
• Optymalizacja modeli
• Debugowanie CNN
• Profilowanie wydajności
• Deployment modeli
• Integracja systemów
• Monitoring wydajności
• Skalowanie rozwiązań
• Najlepsze praktyki
• ———-|————- Podkategoria | Sztuczna Inteligencja Kod szkolenia | IT-AI-157 Czas trwania | 2 dni (16 godzin) Cena netto/os. | 2450 PLN
• Architektura systemów AutoML
• Automatyczna inżynieria cech
• Optymalizacja hiperparametrów
• Selekcja modeli
• Walidacja krzyżowa
• Ensemble learning
• Monitorowanie wydajności
• Pipeline ML
• Zarządzanie wersjami
• Integracja systemów
• Aktualizacja modeli
• Strategie optymalizacji