Zaawansowane metody analizy obrazu z użyciem CNN
Opis szkolenia:
Dwudniowe szkolenie „Zaawansowane metody analizy obrazu z użyciem CNN” jest przeznaczone dla programistów, data scientistów i entuzjastów AI, którzy chcą zgłębić tematykę konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) w kontekście analizy obrazu. Szkolenie rozpoczyna się od podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, kładąc fundament pod bardziej zaawansowane zagadnienia związane z CNN. Uczestnicy nauczą się budować, trenować i optymalizować sieci konwolucyjne, aby efektywnie klasyfikować obrazy, rozpoznawać wzorce i pracować z danymi wizualnymi w różnych zastosowaniach, począwszy od rozpoznawania obiektów po analizę szeregów czasowych za pomocą obrazów.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie jest idealne dla osób, które:
- Posiadają podstawową wiedzę o sieciach neuronowych: i chcą zgłębić specyfikę i zastosowania konwolucyjnych sieci neuronowych.
- Chcą nauczyć się budować zaawansowane systemy AI: wykorzystujące CNN do analizy obrazów i danych wizualnych.
- Szukają praktycznych umiejętności: w zakresie projektowania i implementacji modeli CNN w różnych zastosowaniach.
Główne korzyści dla uczestników:
- Solidne podstawy z zakresu CNN: Zrozumienie teorii i praktyki związanej z konwolucyjnymi sieciami neuronowymi.
- Umiejętność budowania i trenowania modeli CNN: Praktyczna wiedza na temat projektowania, trenowania i optymalizacji CNN dla różnych zastosowań.
- Zdolność do stosowania CNN w różnorodnych problemach: Rozszerzenie możliwości analizy danych poprzez zastosowanie CNN do tradycyjnych i niestandardowych zadań.
Wymagania wstępne:
- Podstawowa teoria na temat sieci neuronowych: Zrozumienie co to jest neuron, warstwa, waga, bias itp.
- Znajomość języka programowania Python: Podstawowa umiejętność programowania w Pythonie, w tym znajomość bibliotek takich jak NumPy, Pandas oraz podstaw TensorFlow lub PyTorch.
- Podstawowa wiedza o przetwarzaniu danych: Umiejętność przetwarzania i przygotowywania danych do celów analizy i modelowania.
1. Podsumowanie wiedzy z AI/ML i sieci neuronowych (2h)
- Przegląd podstaw AI i ML.
- Podstawowe koncepcje sieci neuronowych: neurony, warstwy, wagi, bias itp.
2. Wprowadzenie do konwolucyjnych sieci neuronowych (2h)
- Co to są CNN i dlaczego są używane do analizy obrazów.
- Architektura i działanie CNN.
3. Przetwarzanie i przygotowanie danych obrazowych (2h)
- Techniki przetwarzania obrazów dla CNN.
- Augmentacja danych.
4. Budowa pierwszego modelu CNN (2h)
- Projektowanie architektury sieci.
- Trenowanie modelu na prostym zbiorze danych.
5. CNN w klasyfikacji obrazów i OCR (2h)
- Szczegółowe studium przypadków: klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie tekstu.
6. Zastosowania CNN poza analizą obrazów (2h)
- Wykorzystanie CNN do analizy szeregów czasowych i danych innych niż obrazy.
7. Projektowanie własnych rozwiązań z CNN (4h)
- Praca nad projektami: od koncepcji, przez implementację, po testowanie i ewaluację.
- Sesja mentoringowa i dyskusja nad projektami uczestników.
Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami!
Email: kontakt@akademia.ai