Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Viziunea Artificială
- Prezentare generală a aplicațiilor viziunii artificiale
- Înțelegerea datelor și formatelor de imagini
- Provocări în sarcinile de viziune artificială
Introducere în Rețele Neuronale Convoluționale (CNN)
- Ce sunt CNN-urile?
- Arhitectura CNN-urilor: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum sunt folosite CNN-urile în viziunea artificială
Lucru Practic cu TensorFlow și Google Colab
- Configurarea mediului în Google Colab
- Utilizarea TensorFlow pentru construirea modelelor
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
Tehnici Avansate de CNN
- Învățarea prin transfer pentru CNN-uri
- Finisarea modelelor preantrenate
- 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 un antrenament mai bun al modelelor
- Utilizarea pipeline-ului de date de imagine din TensorFlow
Construirea și Implementarea Modelelor de Viziune Artificială
- Antrenarea CNN-urilor pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelelor
- Implementarea modelelor în medii de producție
Aplicații Reale ale Viziunii Artificiale
- Viziunea artificială în sănătate, retail și securitate
- Detecția și recunoașterea obiectelor bazate pe AI
- Utilizarea CNN-urilor pentru recunoașterea fețelor și gesturilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în programarea Python
- Înțelegere a conceptelor de învățare profundă
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale convoluționale (CNN)
Publicul țintă
- Oameni de știință de date
- Practicieni AI
21 Ore
Mărturii (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Curs - Computer Vision with OpenCV
Tradus de catre o masina
