TensorFlow w rozpoznawaniu obrazów

Opis

Czterodniowe szkolenie specjalistyczne poświęcone wykorzystaniu TensorFlow w zadaniach rozpoznawania i przetwarzania obrazów. Program obejmuje zarówno teoretyczne podstawy widzenia komputerowego, jak i praktyczne zastosowania głębokich sieci neuronowych w analizie obrazów. Uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych, implementując i trenując modele rozwiązujące praktyczne problemy biznesowe.

Profil uczestnika

• Specjaliści uczenia maszynowego
• Inżynierowie computer vision
• Programiści AI/ML
• Naukowcy zajmujący się przetwarzaniem obrazów
• Deweloperzy aplikacji wykorzystujących rozpoznawanie obrazów
• Specjaliści ds. automatyzacji procesów wizyjnych
• Badacze w dziedzinie sztucznej inteligencji

Agenda

1. Podstawy przetwarzania obrazów
   • Reprezentacja obrazów cyfrowych
   • Preprocessing danych obrazowych
   • Augmentacja danych
   • Techniki normalizacji
2. Architektury sieci w rozpoznawaniu obrazów
   • Klasyczne architektury CNN
   • Nowoczesne architektury (ResNet, Inception)
   • Sieci jednoprzebiegowe
   • Architektury wielozadaniowe
3. Zaawansowane techniki
   • Segmentacja semantyczna
   • Detekcja obiektów
   • Transfer learning w widzeniu
   • Generowanie obrazów
4. Wdrożenia produkcyjne
   • Optymalizacja modeli wizyjnych
   • Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
   • Integracja z systemami przemysłowymi
   • Monitoring i utrzymanie modeli

Korzyści

• Zaawansowana wiedza o sieciach konwolucyjnych
• Umiejętność projektowania systemów wizyjnych
• Praktyczne doświadczenie w treningu modeli CNN
• Znajomość technik optymalizacji modeli wizyjnych
• Zdolność implementacji systemów czasu rzeczywistego
• Wiedza o najnowszych architekturach sieci
• Umiejętność rozwiązywania problemów w produkcji

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw deep learning
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Podstawowa wiedza o TensorFlow
• Zrozumienie podstaw przetwarzania obrazów

Zagadnienia

• Przetwarzanie obrazów cyfrowych
• Architektury sieci konwolucyjnych
• Augmentacja danych obrazowych
• Transfer learning
• Detekcja obiektów
• Segmentacja semantyczna
• Optymalizacja wydajności
• Przetwarzanie strumieniowe
• Systemy czasu rzeczywistego
• Debugowanie modeli wizyjnych
• Wdrożenia edge computing
• Integracja z systemami przemysłowymi

Poznaj naszą firmę