ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »
Play
OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych
Autor:
Mateusz Zimoch
Długość
liczba lekcji: 12, czas trwania: 03:29:35
Ocena

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 64,35 zł

Kurs video

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

OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych Mateusz Zimoch - okladka książki

OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych Mateusz Zimoch - okladka książki

Wydawnictwo:
Videopoint
Wersja:
Online
Czas trwania:
3 godz. 29 min.
Technologia:
OpenCV 4.2, TensorFlow 2.16
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni ten kurs

Videokurs 34,65 zł najniższa cena z 30 dni

99,00 zł (-35%)
64,35 zł

Dodaj do koszyka lub Kup 1-kliknięciem

34,65 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Kurs z certyfikatem
Do kursu dołączamy materiały dodatkowe

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 książki

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.

Videopoint - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Kurs video
64,35 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności