Rozpoznawanie wzorców – zaawansowane techniki

Opis

Szkolenie koncentruje się na zaawansowanych technikach rozpoznawania wzorców, łącząc teorię z praktycznym zastosowaniem w rzeczywistych projektach. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają najnowsze algorytmy i metody analizy danych. Program obejmuje zarówno klasyczne podejścia, jak i nowoczesne techniki oparte na uczeniu maszynowym. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów z wykorzystaniem rzeczywistych przypadków użycia.

Profil uczestnika

• Specjaliści data science pracujący z algorytmami rozpoznawania wzorców
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Analitycy danych zajmujący się zaawansowaną analizą
• Programiści systemów wizyjnych
• Naukowcy zajmujący się przetwarzaniem sygnałów
• Specjaliści od automatyzacji procesów
• Eksperci od systemów decyzyjnych
• Inżynierowie robotyki

Agenda

1. Podstawy teoretyczne rozpoznawania wzorców
• Reprezentacja i ekstrakcja cech
• Metody klasyfikacji i grupowania
• Redukcja wymiarowości
• Ocena jakości modeli
2. Zaawansowane algorytmy klasyfikacji
• Sieci neuronowe w rozpoznawaniu wzorców
• Maszyny wektorów nośnych (SVM)
• Metody zespołowe
• Klasyfikacja wieloetykietowa
3. Praktyczne zastosowania
• Rozpoznawanie obrazów i wideo
• Analiza sekwencji czasowych
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Systemy rekomendacyjne
4. Optymalizacja i wdrażanie
• Strojenie hiperparametrów
• Techniki walidacji modeli
• Skalowanie rozwiązań
• Wdrażanie w środowisku produkcyjnym

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować i implementować zaawansowane systemy rozpoznawania wzorców. Zdobędzie umiejętność doboru odpowiednich algorytmów do specyficznych problemów klasyfikacji i grupowania. Będzie w stanie optymalizować parametry modeli w celu uzyskania najlepszych wyników. Opanuje techniki przetwarzania i analizy różnych typów danych, od obrazów po sekwencje czasowe. Nauczy się skutecznie oceniać jakość modeli i interpretować ich wyniki. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w implementacji systemów rozpoznawania wzorców w środowisku produkcyjnym. Pozna metody skalowania rozwiązań dla dużych zbiorów danych. Będzie potrafił wykorzystywać nowoczesne biblioteki i narzędzia do rozpoznawania wzorców.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość statystyki i algebry liniowej
• Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Rozumienie podstawowych koncepcji przetwarzania danych

Zagadnienia

• Teoria rozpoznawania wzorców
• Ekstrakcja i selekcja cech
• Algorytmy klasyfikacji i grupowania
• Sieci neuronowe w rozpoznawaniu wzorców
• Maszyny wektorów nośnych
• Metody zespołowe
• Redukcja wymiarowości
• Przetwarzanie obrazów i wideo
• Analiza sekwencji czasowych
• Systemy rekomendacyjne
• Walidacja i ocena modeli
• Optymalizacja hiperparametrów

Poznaj naszą firmę