Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python

Description

Kurs "Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python" to zaawansowany program szkoleniowy skierowany do osób pragnących zgłębić tajniki sztucznej inteligencji (AI) i widzenia komputerowego (Computer Vision).

Na początku kursu, uczestnicy są wprowadzeni do podstawowych koncepcji AI oraz widzenia komputerowego. Przedstawiane są podstawy przetwarzania obrazów, takie jak filtry, transformacje, detekcja krawędzi i segmentacja. Kurs oferuje również solidne wprowadzenie bibliotek związanych z AI i widzeniem komputerowym, takich jak NumPy i OpenCV.

Następnie, kurs przechodzi do bardziej zaawansowanych tematów z zakresu widzenia komputerowego, takich jak detekcja i rozpoznawanie twarzy czy detekcja obiektów.

W kolejnej części kursu, uczestnicy nauczą się korzystać z głębokiego uczenia w kontekście widzenia komputerowego. Zostaną wprowadzeni do sieci neuronowych, konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), a także narzędzi do głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow i Keras. Kurs zawiera szereg projektów, które pozwolą uczestnikom na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy.

Kurs "Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python" to kompleksowy program, który łączy teoretyczną wiedzę z praktycznymi umiejętnościami, pozwalając uczestnikom na skuteczne wykorzystanie AI i widzenia komputerowego w rzeczywistych problemach.

OpenCV: Otwórz oczy na świat wizji komputerowej!

OpenCV to popularna biblioteka o otwartym kodzie źródłowym, stworzona w celu zapewnienia narzędzi i algorytmów do przetwarzania obrazów i analizy wizualnej. Została zaprojektowana z myślą o wykorzystaniu w dziedzinie komputerowego przetwarzania obrazów i rozpoznawania wzorców.

OpenCV oferuje szeroki zakres funkcji i algorytmów, które umożliwiają programistom przeprowadzanie zaawansowanych operacji na obrazach, takich jak manipulacje geometryczne, detekcja i śledzenie obiektów, rozpoznawanie twarzy, ekstrakcja cech, analiza ruchu, segmentacja obrazu i wiele innych. Biblioteka obsługuje różne formaty obrazów i video, a także oferuje możliwość integracji z kamerami i urządzeniami przechwytującymi obraz.

OpenCV jest wieloplatformową biblioteką, co oznacza, że jest dostępna na różne systemy operacyjne, takie jak Windows, macOS, Linux, Android i iOS. Może być używana w różnych językach programowania, w tym w C++, Python, Java i innych, co czyni ją wszechstronnym narzędziem dla programistów.

Biblioteka OpenCV ma silne wsparcie społecznościowe, co oznacza, że istnieje wiele zasobów, dokumentacji i przykładów dostępnych dla programistów. Dzięki temu łatwo jest się nauczyć i zacząć korzystać z OpenCV nawet dla osób o ograniczonym doświadczeniu w przetwarzaniu obrazów.

OpenCV znalazło zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak przemysł, medycyna, robotyka, bezpieczeństwo, interakcje człowiek-komputer, rozpoznawanie wzorców, grafika komputerowa i wiele innych. Dzięki swojej elastyczności, funkcjonalności i wydajności, OpenCV jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do przetwarzania obrazów i wizji komputerowej.

Zwiększ moc swojego uczenia maszynowego dzięki TensorFlow: Uwolnij potencjał danych!

TensorFlow to otwarta biblioteka do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Została opracowana przez zespół badawczy Google Brain i została udostępniona publicznie w 2015 roku. TensorFlow umożliwia budowę i trenowanie modeli uczenia maszynowego, zarówno w ramach tradycyjnych zastosowań, jak i w obszarze głębokiego uczenia.

Biblioteka TensorFlow jest wysoce elastyczna i obsługuje różne rodzaje modeli uczenia maszynowego, takie jak modele regresji, klasyfikacji, segmentacji obrazu, analizy języka naturalnego i wiele innych. Umożliwia tworzenie i trenowanie modeli o różnych rozmiarach i skomplikowaniu, z możliwością wykorzystania zarówno pojedynczych maszyn, jak i rozproszonych systemów obliczeniowych.

TensorFlow jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, analiza danych, robotyka i wiele innych. Dzięki swojej popularności i wsparciu społeczności, TensorFlow jest jednym z wiodących narzędzi do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

Twórz, trenuj i zaimplementuj modele z łatwością dzięki Keras: Potęga uczenia maszynowego w Twoich rękach!

Keras to popularna i wysoce elastyczna biblioteka do budowy, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Została stworzona jako interfejs wysokiego poziomu dla bibliotek głębokiego uczenia, umożliwiając szybkie i intuicyjne tworzenie modeli.

Jednym z kluczowych atutów biblioteki Keras jest jej prostota i przejrzystość. Dzięki czytelnemu interfejsowi API, łatwo jest tworzyć modele, definiować warstwy, określać funkcje aktywacji i optymalizatory. Keras zapewnia również wiele gotowych warstw i modułów, które można łatwo łączyć, co znacznie przyspiesza proces projektowania i implementacji modeli.

W 2019 roku Keras został oficjalnie włączony do biblioteki TensorFlow jako interfejs wysokiego poziomu, co oznacza, że jest w pełni zintegrowany z ekosystemem TensorFlow, a jednocześnie zachowuje swoją unikalną filozofię prostoty i elastyczności.

What You Will Learn!

• praca z biblioteką OpenCV
• operacje na obrazie przy pomocy języka Python
• detekcja krawędzi i praca z konturami
• detekcja, rozpoznawanie i segmentacja obiektów
• skaner dokumentów - implementacja
• optyczne rozpoznawanie ocen - implementacja
• image scraping - budowa zbioru obrazów do modeli
• klasyfikacja obrazów
• klasyfikacja wieloetykietowa obrazów
• algorytm YOLOv3 - You Only Look Once
• framework Mask R-CNN - segmentacja obiektów
• Tensorflow Hub + Transfer Learning

Who Should Attend!

• programiści i inżynierowie oprogramowania, którzy chcą zdobyć umiejętności związane z przetwarzaniem obrazów, analizą wizualną i sztuczną inteligencją w kontekście computer vision przy użyciu języka Python
• analitycy danych i naukowcy, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o obszar computer vision i nauczyć się wykorzystywać techniki sztucznej inteligencji do analizy obrazów
• studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, sztuczną inteligencją, analizą obrazów lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności związane z computer vision w języku Python
• inżynierowie wizji komputerowej, którzy chcą aktualizować swoje umiejętności w zakresie wykorzystywania technik sztucznej inteligencji do analizy obrazów przy użyciu języka Python
• specjaliści ds. przetwarzania obrazów i rozpoznawania wzorców, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji i wykorzystać język Python jako narzędzie do implementacji modeli computer vision
• osoby zainteresowane zastosowaniami sztucznej inteligencji w analizie obrazów, które preferują język Python i chcą poznać techniki computer vision oraz zastosowania w praktyce

TAKE THIS COURSE