ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych

Podstawowe informacje:
Czas trwania: 03:29:35
Poziom: średnio zaawansowany
Autor: Mateusz Zimoch
Liczba lekcji: 12
Technologia: OpenCV 4.2, TensorFlow 2.16
Dla firm
Rozwiń umiejętności swoich pracowników dzięki kursom video
Dowiedz się więcej
  • Monitorowanie postępów pracowników. Przejrzyste raporty i imienne certyfikaty ukończenia kursów
  • Atrakcyjne rabaty dla zespołów. Im więcej pracowników liczy zespół, tym większy uzyskasz rabat
  • Doradztwo w wyborze tematyki szkoleń. Mamy setki kursów, dostosujemy program nauczania pod Twój zespół
Indywidualnie
69,30 zł 99,00 zł (-30%)
39,90 zł najniższa cena z 30 dni Dodaj do koszyka
Korzyści:
  • Certyfikat ukończenia
  • Materiały dodatkowe do kursu
  • Test online
  • Dożywotni dostęp
  • Dostęp w aplikacji (także offline)
  • Napisy w języku polskim
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem
Czas trwania: 66 godz.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem »

Czego się nauczysz?

  • Podstaw obsługi programu OpenCV i jego integracji z Pythonem
  • Wykrywania i przetwarzania obrazów cyfrowych
  • Stosowania filtrów, progowania i operacji morfologicznych
  • Rozpoznawania twarzy, kształtów i obiektów
  • Tworzenia aplikacji wykorzystujących komputerowe przetwarzanie obrazu
  • Analizy wideo i pracy z kamerą w czasie rzeczywistym
  • Łączenia OpenCV z innymi bibliotekami do uczenia maszynowego

Spis lekcji

1. Wstęp 00:28:54
1.1. Wstęp. Instalacja środowiska i biblioteki
00:13:23
1.2. Podstawowe informacje - piksel, obraz, przestrzeń barw
00:15:31
2. Klasyczny proces widzenia maszynowego - klasteryzacja konturów 00:35:37
2.1. Detekcja konturów. Wydobycie cech
00:17:07
2.2. Detekcja konturów. Model klasteryzacji
00:18:30
3. Uczenie głębokie w widzeniu maszynowym 01:58:30
3.1. Użycie MLP w widzeniu maszynowym
OGLĄDAJ » 00:23:29
3.2. Operacja splotu
00:18:19
3.3. Sieci konwolucyjne
00:22:06
3.4. Sieci konwolucyjne - zapobieganie przeuczeniu
00:18:52
3.5. Gotowe architektury sieci konwolucyjnych
00:13:52
3.6. Wykorzystanie sieci neuronowych w innych zadaniach przetwarzania obrazu
00:21:52
4. Rozszerzanie danych - data augmentation 00:13:54
4.1. Rozszerzanie danych - data augmentation
00:13:54
5. Transfer learning 00:12:40
5.1. Transfer learning i podsumowanie kursu
00:12:40

Obierz kurs na przetwarzanie obrazów w Pythonie

Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy - specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne.

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia

Podczas kursu:

  • Zrozumiesz, czym jest przetwarzanie obrazów i jakie ma zastosowania
  • Zainstalujesz i skonfigurujesz bibliotekę OpenCV w Pythonie
  • Skonfigurujesz środowisko Jupyter Notebook i Google Colaboratory
  • Zapoznasz się z klasycznym podejściem w przetwarzaniu obrazów na podstawie zadania z wykrywaniem obiektów na obrazie
  • Zrozumiesz podstawy działania w pełni połączonych sieci neuronowych
  • Wprowadzisz się do sieci konwolucyjnych (CNN) i ich zastosowania w przetwarzaniu obrazów
  • Zbudujesz proste modele CNN od podstaw przy użyciu biblioteki Tensorflow (moduł Keras) w Pythonie
  • Zapobiegniesz przeuczeniu sieci neuronowych
  • Wykorzystasz gotowe architektury sieci neuronowych
  • Zastosujesz techniki przetwarzania obrazów i CNN do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach
  • Poznasz algorytm YOLO
  • Wykorzystasz techniki wzbogacania danych obrazowych (obracanie, przesuwanie, zmiana jasności, zoomowanie, odwracanie lustrzane itp.)
  • Zrozumiesz koncepcję transfer learningu i jego zalety
  • Skorzystasz z gotowych modeli do rozwiązania nowych problemów przetwarzania obrazów za pomocą transfer learningu

Szkolenie OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych otworzy przed Tobą praktyczne zastosowania przetwarzania obrazów. To unikalna okazja do zrozumienia, jak ewoluowały techniki przetwarzania obrazów i jakie korzyści niosą za sobą najnowsze technologie. Na początek nauczysz się obsługi narzędzi, w tym instalacji i konfiguracji OpenCV, a także środowisk Jupyter Notebook i Google Colaboratory. Następnie poznasz klasyczne metody przetwarzania obrazów, w tym filtrację i detekcję krawędzi, i zapoznasz się z nowoczesnymi podejściami opartymi na sieciach konwolucyjnych (CNN). Zbudujesz proste modele CNN - od podstaw, nauczysz się także zapobiegać ich przeuczeniu i używać gotowych architektur sieci neuronowych. Zapoznasz się z technikami wzbogacania danych obrazowych i koncepcją transfer learningu, aby jeszcze efektywniej trenować modele. Na koniec nabędziesz umiejętności stosowania technik przetwarzania obrazów do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach za pomocą algorytmu YOLO. Kurs ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym i będziesz w stanie samodzielnie napisać konwolucyjną sieć neuronową z Tensorflow do wybranego zadania przetwarzania obrazu lub użyć gotowej architektury opartej na transfer learningu.

Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel.

 

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Mateusz Zimoch - inżynier z dużym doświadczeniem w dziedzinie informatyki, data science, robotyki i sztucznej inteligencji. Zwycięzca konkursu US Navy na prototyp autonomicznego podwodnego drona. Pasjonat systemów wizyjnych. Skuteczny lider zespołu z udokumentowanym doświadczeniem w realizacji innowacyjnych projektów. Założyciel dwóch startupów skupiających się na rozwoju rozwiązań z zakresu wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji. Mentor data science i nauczyciel programowania w wielu prywatnych szkołach. Po godzinach miłośnik motoryzacji, lubi majsterkować przy samochodzie i motocyklach. Uwielbia podróżować po świecie, preferuje road trips, czyli podróże samochodowe z przyjaciółmi.

Oceny i opinie klientów: OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych Mateusz Zimoch (0)

Informacja o opiniach
Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniającej do uzyskania rabatu w ramach Programu Kadr.

Szczegóły kursu

Dane producenta » Dane producenta:

Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Format: Online
Data aktualizacji: 2024-09-03
ISBN: 978-83-289-0596-2, 9788328905962
Numer z katalogu: 219212

Videopoint - inne kursy

Kurs video
69,30 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile