ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

Podstawowe informacje:
Czas trwania: 04:25:27
Poziom: podstawowy
Autor: Kacper Łukawski
Liczba lekcji: 30
Technologia: Anaconda 3, Jupyter Notebook
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
104,30 zł 149,00 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
Ścieżki rozwoju w ebookpoint.pl

Czego się nauczysz?

  • Analizowania i interpretowania podstawowych wskaźników ekonomicznych
  • Stosowania narzędzi statystycznych w badaniach i raportach
  • Korzystania z metod ilościowych w prognozowaniu zjawisk gospodarczych
  • Tworzenia modeli matematycznych opisujących procesy ekonomiczne
  • Przygotowywania analiz w arkuszach kalkulacyjnych i narzędziach BI
  • Prezentowania wyników w sposób przejrzysty i zrozumiały

Spis lekcji

1. Wstęp 00:31:30
1.1. Instalacja narzędzi
00:06:00
1.2. Czym będziemy się zajmować?
00:04:37
1.3. Konfiguracja środowiska pracy
00:04:50
1.4. Pozyskiwanie danych na potrzeby projektu
00:06:22
1.5. Specyfika obrazów cyfrowych
OGLĄDAJ » 00:09:41
2. Podstawy sieci neuronowych 01:02:44
2.1. Działanie sieci neuronowych
00:10:49
2.2. Wstęp do biblioteki Keras
00:11:31
2.3. Przebieg procesu doboru wag
00:12:17
2.4. Przebieg procesu doboru wag - cd.
00:08:24
2.5. Klasyfikacja czy regresja?
00:07:24
2.6. Dostępne funkcje aktywacji
00:05:36
2.7. Proces tworzenia modelu i pomiar jakości
00:06:43
3. Sieci konwolucyjne 00:52:47
3.1. Dlaczego do obrazu podchodzimy w inny sposób?
00:09:24
3.2. Schemat działania operacji konwolucji
00:14:12
3.3. Rozszerzenie sieci neuronowych o filtry konwolucyjne
00:11:44
3.4. Po co nam pooling?
00:10:26
3.5. Projektowanie CNN
00:07:01
4. Praktyczne wykorzystanie CNN 01:41:51
4.1. Jaki problem rozwiążemy?
00:05:51
4.2. Przygotowanie danych do modelowania
00:11:49
4.3. Wykorzystanie data augmentation
00:13:06
4.4. Projektowanie i uczenie własnego modelu CNN
00:19:50
4.5. Dobieranie odpowiedniej struktury sieci
00:11:33
4.6. Ulepszenie poprzedniego systemu
00:05:20
4.7. Monitorowanie procesu działania sieci
OGLĄDAJ » 00:10:30
4.8. Transfer learning w przypadku obrazu
00:07:05
4.9. Wykorzystanie nauczonego modelu do innego problemu
00:10:51
4.10. Od eksperymentu do gotowego narzędzia
00:05:56
5. Dalsze kroki 00:16:35
5.1. Przegląd innych problemów computer vision
00:07:11
5.2. Źródła inspiracji przy rozwiązywaniu problemów
00:04:02
5.3. Częste problemy projektów opartych na sieciach konwolucyjnych
00:05:22

Obierz kurs na... sieci konwolucyjne!

Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci.

Jeden obraz wart jest 1000 słów

Przygotowanie obrazów do takiej postaci może być utrudnione. A rzeczywistość, w której żyjemy, jest przecież przez obrazy zdominowana! Wzrok to nasz podstawowy zmysł, za jego pomocą głównie odbieramy otaczający nas świat. Obrazy są bardzo ważnym nośnikiem informacji, przez co ich analiza i przetwarzanie mają coraz większe znaczenie praktycznie w każdej branży: medycynie, rozrywce, bezpieczeństwie... Rozwiązaniem stały się neuronowe sieci konwolucyjne, które zrewolucjonizowały świat sztucznej inteligencji w kwestii przetwarzania obrazów. Przed ich powstaniem nie znaliśmy właściwie żadnych uniwersalnych metod efektywnego rozpoznawania wizualnych wzorców i praca z takimi danymi miała bardzo ograniczone zastosowania.

Te czasy odeszły już w zapomnienie - sieci konwolucyjne pozwalają szybko stworzyć system, który będzie automatycznie klasyfikować obraz, rozpoznawać na nim obiekty, śledzić je, a także generować realistycznie wyglądające zdjęcia. Ten rodzaj sieci najczęściej jest implementowany przy wykorzystaniu jednej z dwóch bibliotek stworzonych dla potrzeb uczenia maszynowego: TensorFlow lub Keras. W kursie video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów właśnie one będą służyły do budowania sieci, a materiałem do nauki i testów będą dostępne publicznie dane.

Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia

Wiedza, której posiadanie okazuje się konieczne, żeby efektywnie (a bardzo często także efektownie!) korzystać z tak potężnego narzędzia, jakim są konwolucyjne sieci neuronowe, jest rozległa i różnorodna. Jednak autor kursu video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów zadbał o to, by znalazło się w nim wszystko, czego potrzebujesz, by przejść od poziomu początkującego aż do zaawansowanego. Natomiast podstawowa wiedza na temat sieci neuronowych jest wskazana. Dzięki kursowi dowiesz się:

  • Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib.
  • Jak użyć bibliotek Keras i TensorFlow do projektowania sieci neuronowych.
  • Co trzeba wiedzieć o sieciach neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych.
  • Jak optymalizować funkcję z użyciem pakietu Optuna.
  • Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci.
  • Jak wykorzystać gotowe modele poprzez transfer learning.
  • Jak poszukiwać rozwiązań w dostępnych powszechnie źródłach.
  • Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów.
  • Jak wdrażać do produkcji rozwiązania oparte na sieciach konwolucyjnych.

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Kacper Łukawski jest założycielem i prezesem fundacji AI Embassy, zajmującej się edukacją w obszarze data science oraz zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów społecznych. Ma wieloletnie doświadczenie w implementacji rozwiązań przetwarzających duże zbiory danych i we wdrażaniu uczenia maszynowego w biznesie, ale wierzy, że technologia może służyć także do naprawy świata.

Oceny i opinie klientów: Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów Kacper Łukawski (5)

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.
4.4
  • 6 (3)
  • 5 (0)
  • 4 (0)
  • 3 (0)
  • 2 (2)
  • 1 (0)
  • Dzięki temu kursowi opanujemy konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), które stosowane są w rozpoznawaniu obrazów, w tym dla klasyfikacji przedstawiających np. pieski i kotki.

    Opinia: Łukasz Opinia dodana: 2024-10-31 Ocena: 6   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Jedyny kurs video na rynku polskim na ten temat. Wysoki poziom merytoryczny, fajnie się słucha i ogląda. Przerobiłem całość i nie doszukałem się żadnych błędów. Polecam!

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2022-04-01 Ocena: 6   
    Opinia niepotwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Super wytłumaczone zjawisko konolucyjnych sieci neuronowych. Gorąco polecam

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2021-12-09 Ocena: 6   
    Opinia niepotwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Niedopracowany

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2022-04-19 Ocena: 2   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Kurs poprowadzony dość leniwie - autor czyta tekst z notatnika i omawia niektóre fragmenty kodu. Omawiane wzory zawierają dużo błędów, a autor ślepo za tym podąża. Lepiej nie brać wszystkiego na serio... ;)

    Opinia: Data Scientist Opinia dodana: 2022-02-02 Ocena: 2   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
więcej opinii »

Szczegóły kursu

Dane producenta » Dane producenta:

Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Format: Online
Data aktualizacji: 2021-10-22
ISBN: 978-83-283-8556-6, 9788328385566
Numer z katalogu: 151887

Videopoint - inne kursy

Kurs video
104,30 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