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 Computer Vision
- Prezentare generală a aplicațiilor computer vision
- Înțelegerea datelor și formatelor de imagini
- Provocări în sarcinile de computer vision
Introducere în rețelele neuronale convoluționale (CNN)
- Ce sunt CNN-urile?
- Arhitectura CNN-urilor: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum sunt folosite CNN-urile în computer vision
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
- Transfer learning 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 imagini pentru o antrenare mai bună a modelelor
- Utilizarea conductei de date de imagini din TensorFlow
Construirea și implementarea modelelor de computer vision
- Antrenarea CNN-urilor pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelelor
- Implementarea modelelor în medii de producție
Aplicații din lumea reală ale computer vision
- Computer vision în sănătate, retail și securitate
- Detecția și recunoașterea obiectelor bazate pe AI
- Utilizarea CNN-urilor pentru recunoașterea fețelor și gesturilor
Rezumat și următorii pași
Cerințe
- Experiență în programare Python
- Înțelegerea conceptelor de deep learning
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale convoluționale (CNN)
Public 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
