Głębokie uczenie w wizji komputerowej

Opis

Szkolenie oferuje wszechstronne podejście do zastosowania głębokiego uczenia w wizji komputerowej, łącząc teorię z praktyką. Program obejmuje projektowanie, implementację i wdrażanie modeli do różnorodnych zadań przetwarzania obrazów. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują na rzeczywistych przypadkach użycia, ucząc się rozwiązywać praktyczne problemy z wykorzystaniem najnowszych technik deep learning w obszarze computer vision.

Profil uczestnika

• Inżynierowie ML specjalizujący się w analizie obrazów
• Programiści aplikacji wykorzystujących wizję komputerową
• Data Scientists pracujący nad projektami computer vision
• Badacze w dziedzinie przetwarzania obrazów
• Specjaliści ds. automatyzacji procesów wizyjnych
• Deweloperzy systemów rozpoznawania obrazów

Agenda

1. Podstawy wizji komputerowej
• Przetwarzanie i analiza obrazów
• Ekstrakcja cech obrazu
• Reprezentacje obrazów w deep learning
• Przygotowanie danych obrazowych
2. Architektury sieci dla computer vision
• Zaawansowane architektury CNN
• Sieci detekcji obiektów
• Sieci segmentacji semantycznej
• Sieci wielozadaniowe
3. Zaawansowane techniki
• Augmentacja danych obrazowych
• Transfer learning w wizji
• Few-shot learning
• Attention mechanisms
4. Wdrożenie i optymalizacja
• Optymalizacja modeli wizyjnych
• Deployment na urządzeniach brzegowych
• Monitoring jakości
• Adaptatywne uczenie

Korzyści

Uczestnik zdobędzie gruntowną wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie implementacji głębokiego uczenia w zadaniach wizji komputerowej. Rozwinie umiejętność samodzielnego projektowania i trenowania zaawansowanych modeli CNN dla różnorodnych zastosowań wizyjnych. Nauczy się efektywnie przygotowywać i augmentować dane obrazowe dla zadań deep learning. Pozna metody optymalizacji i dostrajania modeli wizji komputerowej pod kątem wydajności i dokładności. Będzie potrafił wdrażać modele na urządzeniach brzegowych z uwzględnieniem ograniczeń sprzętowych. Zdobędzie praktyczną wiedzę o monitorowaniu i adaptacyjnym uczeniu modeli wizyjnych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw głębokiego uczenia
• Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
• Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania obrazów
• Znajomość algebry liniowej i statystyki

Zagadnienia

• Przetwarzanie obrazów cyfrowych
• Architektury CNN
• Detekcja obiektów
• Segmentacja semantyczna
• Augmentacja danych
• Transfer learning
• Few-shot learning
• Attention mechanisms
• Edge deployment
• Monitoring modeli
• Optymalizacja wydajności
• Adaptatywne uczenie

Poznaj naszą firmę