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 la Computer Vision
- Prezentare generală a aplicațiilor de computer vision
- Înțelegerea datelor și formatelor de imagini
- Provocările în sarcinile de computer vision
Introducere la Rețelele Neuronale Convozionale (CNNs)
- Ce sunt CNNs?
- Arhitectura CNNs: straturi convozionale, pooling și straturi fully connected
- Cum se folosesc CNNs în computer vision
Lucru Hands-On cu TensorFlow și Google Colab
- Setarea mediului de lucru în Google Colab
- Folosirea TensorFlow pentru construirea modelului
- Construcția unui model CNN simplu cu TensorFlow
Tehnici Avansate de CNNs
- Transferul de învățare pentru CNNs
- Ajustarea modelelor preantrenate (fine-tuning)
- Tehnicii de augmentare a datelor pentru o performanță mai bună
Preprocesarea și Augmentarea Imaginilor
- Tehnicii de preprocesare a imaginilor (scalare, normalizare, etc.)
- Augmentarea datelor cu imagini pentru o antrenare mai bună a modelului
- Folosirea pipeline-ului de date cu imagini din TensorFlow
Construcția și Implementarea Modelilor de Computer Vision
- Antrenarea CNNs pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelului
- Implementarea modelului în mediul de producție
Aplicațiile Reale ale Computer Vision
- Computer vision în sănătate, retail și securitate
- Detectarea și recunoașterea obiectelor cu ajutorul AI
- Folosirea CNNs pentru recunoașterea feței și gesturilor
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Experiență în programare cu Python
- Înțelegere a conceptelor de învățare adâncă (deep learning)
- Cunoștințe de bază ale rețelelor neuronale convozionale (CNNs)
Audiență
- Cercetători în date (data scientists)
- Practiceni 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
