Convolutional Neural Networks and Image Processing II

Kód kurzu: CNNIP

Jedná se o pokračování kurzu Konvoluční sítě a zpracování obrazu ve kterém se detailněji zaměříme na předzpracování dat a pokročilé techniky hlubokého učení pro zpracování obrazu. Kromě klasifikací dobře známých z předchozího kurzu se zaměříme na segmentace, detekci objektů a zejména na pokročilé aplikace generativních soupeřících sítí (GAN) jako je zvýšení rozlišení, odstranění šumu a generování tzv. Deep fake.

194 EUR

233 EUR s DPH

Najbližší termín od 12.10.2022

Výber termínov

Odborní
certifikovaní lektori

Mezinárodne
uznávané certifikácie

Široká ponuka technických
a soft skills kurzov

Skvelý zákaznicky
servis

Prispôsobenie kurzov
presne na mieru

Termíny kurzov

Počiatočný dátum: 12.10.2022

Forma: Virtuálna

Dĺžka kurzu: 1 deň

Jazyk: cz

Cena bez DPH: 194 EUR

Registrovať

Počiatočný dátum: Individuálny

Forma: Individuálna

Dĺžka kurzu: 1 deň

Jazyk: en

Cena bez DPH: 194 EUR

Registrovať

Počiatočný
dátum
Miesto
konania
Forma Dĺžka
kurzu
Jazyk Cena bez DPH
12.10.2022 Virtuálna 1 deň cz 194 EUR Registrovať
Individuálny Individuálna 1 deň en 194 EUR Registrovať
G Garantovaný kurz

Nenašli ste vhodný termín?

Napíšte nám o vypísanoe alternatívneho termínu na mieru.

Kontakt

Štruktúra kurzu

  • Předzpracování obrazových dat (počet kanálů, rozlišení, scaling, normalizace)
  • Augmentace obrazových data setů (scaling, rotation, shifting, mirroring)
  • Praktický příklad na předzpracování a augmentaci
  • Architektury neuronových sítí pro zpracování obrazu (konvoluce, dekonvoluce, pooling, residual connection)
  • Pokročilá klasifikace obrazu (ImageNet dataset, VGG, ResNet, Inception, MobileNet, Efficient net)
  • Praktické příklady transfer learningu s různými základními modely
  • Segmentace obrazu (U-net, detekce objektů)
  • Praktické příklady na segmentace a detekce objektů
  • Generativní soupeřící sítě (generativní sítě, sampling, GAN)
  • Praktický příklad na generování obrázků
  • Odstranění šumu z obrazu pomocí GAN
  • Superresolution (Upsampling, praktický příklad na zvýšení rozlišení obrázku pomocí GAN)
  • Rozšiřování data setů pomocí generativních sítí
  • Deep fake (Conditional GAN, příklady deep fake technik)
  • Adversarial attacks (modifikace obrázků, adversarial patch, black box attacks, Cybersecurity)

Predpokladané znalosti

  • Základní znalost programování v Pythonu
  • Středoškolská matematika
  • Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení
  • Znalosti na úrovni kurzu Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu

Potrebujete poradiť alebo upraviť kurz na mieru?

daniel

Daniel Šťastný

pruduktová podpora