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
Tehnici Avansate de CNN
Construirea și Deploy-ul Modelelor Computer Vision
Hands-On cu TensorFlow și Google Colab
Preprocesare și Augmentare a Imaginilor
Introducere în Computer Vision
Introducere în Convolutional Neural Networks (CNNs)
Aplicații din Viața Reală ale Computer Vision
Rezumat și Pasul Următor
- Vizualizarea computerizată în sănătate, retail și securitate
- Detectarea și recunoașterea obiectelor alimentată de IA
- Utilizarea CNN pentru recunoașterea feței și gesturilor
- Tehnici de preprocesare a imaginilor (scalare, normalizare etc.)
- Augmentarea datelor imaginației pentru un antrenament mai bun al modelului
- Utilizarea pipeline-ului de date imagine a TensorFlow
- Panoramică asupra aplicațiilor de vizualizare computerizată
- Înțelegerea datelor și formatelor imagini
- Provocările în sarcinile de vizualizare computerizată
- Configurarea mediului în Google Colab
- Utilizarea TensorFlow pentru construcția modelelor
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
- Antrenarea CNN pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelului
- Deploy-ul modelelor în medii de producție
- Aprenderea transferului pentru CNN
- Refined tuning al modelelor preantrenate
- Tehnici de augmentare a datelor pentru o performanță mai bună
- Ce sunt CNN-uri?
- Arhitectura CNN: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Modul de utilizare al CNN în vizualizarea computerizată
Cerințe
Audiența
- științiari ai datelor
- practicanți AI
- Experiență cu programarea Python
- Înțelegere a conceptelor de învățare profundă
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale convolutionale (CNNs)
Avansate Tehnici CNN
Construirea și Implementarea Modelelor Computer Vision
Mâneci de lucru cu TensorFlow și Google Colab
Preprocesare și Augmentare Imagini
Introducere în Computer Vision
Introducere în Rețele Neuronale Convolutionale (CNNs)
Aplicații din Viața Reală ale Computer Vision
Rezumat și Pasul următor
- Vedere de mașină în sănătate, retail și securitate
- Detectare și recunoaștere a obiectelor bazată pe AI
- Utilizarea CNNs pentru recunoașterea fațelor și gesturilor
- Technici de preprocesare imagini (scalare, normalizare, etc.)
- Augmentarea datelor imaginii pentru antrenamentul mai bine al modelului
- Utilizarea pipeline-ului cu date imagine ale TensorFlow
- Prezentare generală a aplicațiilor de vedere de mașină
- Înțelegerea datelor și formatelor imaginii
- Probleme în sarcinile de vedere de mașină
- Configurarea mediului în Google Colab
- Utilizarea TensorFlow pentru construirea modelului
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
- Antrenamentul CNNs pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelelor
- Implementarea modelelor în medii de producție
- Transfer Learning pentru CNNs
- Finetuning modelelor antrenate anterior
- Technici de augmentare a datelor pentru performanță îmbunătățită
- Ce sunt CNNs?
- Arhitectura CNN: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum se folosesc CNNs în vedere de mașină
Opțiuni de Personalizare a Cursului
Format al Cursului
La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
Vederea de mașină este un domeniu în curs de dezvoltare rapidă în cadrul inteligenței artificiale și TensorFlow este una dintre cele mai puternice instrumente disponibile pentru construirea și implementarea modelelor vision. Acest curs îi introduce pe participantii la tehnici avansate de vedere de mașină folosind TensorFlow și Google Colab, acoperind domenii esențiale precum rețelele neuronale convolutionale (CNNs) și tehnicile de procesare a imaginilor.
Acest training conducere instructorului, în direct sau online, se adresează profesionistelor avansati care doresc să adâncirea cunoștințelor lor despre vedere de mașină și explorarea capacităților TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor de vedere complexe folosind Google Colab.
- Construiți și antrenați rețele neuronale convolutionale (CNNs) folosind TensorFlow.
- Exploatare Google Colab pentru dezvoltarea modelelor de calcul în cloud escalabilă și eficientă.
- Implementați tehnici de preprocesare imagini pentru sarcinile de vedere de mașină.
- Implementarea modelelor de vedere de mașină pentru aplicații din viața reală.
- Utilizați învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Vizualizați și interpretați rezultatele clasificatorilor de imagini.
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementarea la mână într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Audiența
- științiari ai datelor
- practicanți AI
- Experiență cu programarea Python
- Înțelegere a conceptelor de învățare profundă
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale convolutionale (CNNs)
La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
Acest training conducere instructorului în <loc> (online sau la prezență) se adresează profesionistelor avansati care doresc să adâncirea cunoștințelor lor despre vedere de mașină și explorarea capacităților TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor de vedere complexe folosind Google Colab.
- Construiți și antrenați rețele neuronale convolutionale (CNNs) folosind TensorFlow.
- Exploatare Google Colab pentru dezvoltarea modelelor de calcul în cloud escalabilă și eficientă.
- Implementați tehnici de preprocesare imagini pentru sarcinile de vedere de mașină.
- Implementarea modelelor de vedere de mașină pentru aplicații din viața reală.
- Utilizați învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Vizualizați și interpretați rezultatele clasificatorilor de imagini.
21 ore
Mărturii (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Curs - Computer Vision with OpenCV
Tradus de catre o masina
