Rozpoznawanie obrazów z DeepLearning4J

Opis

Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu DeepLearning4J do zadań rozpoznawania i analizy obrazów. Program został zaprojektowany tak, aby przekazać uczestnikom zaawansowaną wiedzę o sieciach konwolucyjnych i ich implementacji w środowisku JVM. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami computer vision, ucząc się implementować różnorodne architektury CNN i rozwiązywać praktyczne problemy przetwarzania obrazów. Zajęcia łączą teorię z rozbudowanym doświadczeniem praktycznym w laboratorium.

Profil uczestnika

Szkolenie jest dedykowane programistom Java i specjalistom ML, którzy chcą rozwijać projekty computer vision w ekosystemie JVM. Jest szczególnie wartościowe dla inżynierów pracujących nad systemami analizy obrazów, programistów implementujących rozwiązania wizyjne w środowisku enterprise, oraz architektów rozwiązań projektujących systemy rozpoznawania obrazów. Program jest również odpowiedni dla zespołów wdrażających projekty computer vision w produkcji.

Agenda

1. Fundamenty computer vision
• Przetwarzanie i przygotowanie obrazów
• Architektury sieci konwolucyjnych
• Transfer learning dla vision
• Augmentacja danych obrazowych
2. Zaawansowane architektury CNN
• Nowoczesne architektury ResNet, EfficientNet
• Object detection i segmentacja
• Sieci wielozadaniowe
• Feature extraction
3. Trening i optymalizacja
• Strategie treningu modeli wizyjnych
• Techniki regularyzacji
• Optymalizacja wydajności
• Debugowanie modeli CNN
4. Wdrożenie i aplikacje
• Integracja z systemami produkcyjnymi
• Optymalizacja inference
• Real-time processing
• Mobile deployment

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać zaawansowane umiejętności w implementacji systemów computer vision z wykorzystaniem DL4J. Zdobędą praktyczną wiedzę w zakresie projektowania i treningu sieci konwolucyjnych, przetwarzania obrazów, optymalizacji modeli oraz ich wdrażania w środowisku produkcyjnym. Uczestnicy poznają metody efektywnego treningu modeli wizyjnych, techniki augmentacji danych oraz najlepsze praktyki w rozwoju systemów rozpoznawania obrazów.

Wymagane przygotowanie uczestników

Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać dobrą znajomość programowania w Java oraz podstawową wiedzę z zakresu deep learning. Pomocna będzie również znajomość podstaw przetwarzania obrazów.

Zagadnienia

Program szkolenia obejmuje kluczowe aspekty implementacji systemów computer vision. Uczestnicy poznają architektury CNN, techniki przetwarzania obrazów, transfer learning, augmentację danych, optymalizację modeli oraz najlepsze praktyki wdrożeniowe. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne zastosowania i efektywne wykorzystanie możliwości DL4J w zadaniach wizyjnych.

Poznaj naszą firmę