Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Computer Vision
- Prezentare generală a aplicațiilor de computer vision
- Înțelegerea datelor și formatelor imaginilor
- Provocări în sarcinile de viziune computerizată
Introducere în sistemele convoluționale Neural Networks (CNN)
- Ce sunt CNN-urile?
- Arhitectura CNN-urilor: Straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum sunt utilizate CNN-urile în viziunea pe calculator
Aplicații practice cu TensorFlow și Google Colab
- Configurarea mediului în Google Colab
- Utilizarea TensorFlow pentru construirea modelului
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
Tehnici avansate CNN
- Învățarea prin transfer pentru CNN-uri
- Reglarea fină a modelelor pre-antrenate
- Tehnici de augmentare a datelor pentru îmbunătățirea performanței
Preprocesarea și augmentarea imaginilor
- Tehnici de preprocesare a imaginilor (scalare, normalizare etc.)
- Augmentarea datelor de imagine pentru o mai bună pregătire a modelului
- Utilizarea conductei de date de imagine a TensorFlow
Construirea și implementarea modelelor Computer Vision
- Formarea CNN-urilor pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelului
- Implementarea modelelor în medii de producție
Aplicații din lumea reală ale Computer Vision
- Viziune computerizată în asistență medicală, comerț cu amănuntul și securitate
- Detectarea și recunoașterea obiectelor cu ajutorul inteligenței artificiale
- Utilizarea CNN-urilor pentru recunoașterea feței și a gesturilor
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență cu programarea Python
- Înțelegerea conceptelor de învățare profundă
- Cunoștințe de bază despre rețelele neuronale convoluționale (CNN)
Audiență
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Profesioniști AI
21 ore
Mărturii (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
