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

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.