Zobrazit vše

Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu

Workshop je pro machine learning začátečníky, kteří si mají chuť prakticky vyzkoušet neuronové sítě pro zpracování obrázků, ale ještě k tomu neměli tu pravou příležitost.
Úroveň
Určeno účastníkům se základními znalostmi a zkušenostmi
středně pokročilý
Délka kurzu
1 den
Jazyk
 cz  eu
Kód kurzu
PU21110286
Umělá inteligence (AI)
Kategorie:
Chcete tento kurz na míru pro vaši firmu? Kontaktujte nás

Kurzy v konkrétním termínu s živým lektorem

Termín
Jazyk
Místo
Forma
?
Jak a kde kurz probíhá.
Cena bez DPH
16. 10. 2024 09:00 - 17:00
Jazyk
Místo
Praha
Forma
učebna
?
Kurz probíhá prezenčně v učebně s lektorem.
Kód vybraného kurzu: PU21110286-0018
Cena bez DPH
4 990 Kč
16. 10. 2024 09:00 - 17:00
Jazyk
Místo
online
Forma
virtuální učebna
?
Kurz probíhá online přes počítač a ve stanoveném termínu, lektor je připojen vzdáleně.
Kód vybraného kurzu: PU21110286-0019
Cena bez DPH
4 990 Kč
Otevřený termín
?
Společně se domluvíme na konkrétním datu. Jedná se o nezávaznou objednávku.
Jazyk
Místo
Praha
Forma
učebna
?
Kurz probíhá prezenčně v učebně s lektorem.
Kód vybraného kurzu: PU21110286-0003
Cena bez DPH
4 990 Kč
Otevřený termín
?
Společně se domluvíme na konkrétním datu. Jedná se o nezávaznou objednávku.
Jazyk
Místo
Praha
Forma
učebna
?
Kurz probíhá prezenčně v učebně s lektorem.
Kód vybraného kurzu: PU21110286-0004
Cena bez DPH
4 990 Kč

Popis kurzu

Názornými experimenty spolu poodhalíme, jak a proč takové modely fungují, jaké jsou za jejich fungováním intuice a postupně přes jednoduché příklady dospějeme až k modelům, které se běžně používají v praxi. U těch se zaměříme na možnosti využití jejich vnitřní sémantické reprezentace obrázku a na to, jak co nejefektivněji vizualizovat jejich chování.

Požadované znalosti

  • Základní znalost programování v Pythonu
  • Středoškolské znalosti lineární algebry. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor a znalost násobení matic.
  • Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.

Obsah kurzu

  • Zpět do historie (od biologické intuice přes ruční návrh atributů až k LeCunovi a Krizhevskému)
  • Co je konvoluce a proč funguje
  • PyTorch (jak postavit jednoduchou konvoluční síť)
  • Praktický příklad na klasifikaci Fashion MNIST datasetu
  • Co je MSCOCO
  • Seznámení s ResNetem
  • Vizualizace neuronových sítí
  • Klasifikace obrázků do tříd
  • Jak na špinavá data

Lektoři

Adam Kolář
Adam Kolář

Po absolvování VUT v Brně strávil největší část své profesní kariéry jako výzkumník a posléze šéf jednoho z výzkumných teamů ve společnosti Seznam.cz. Momentálně pomáhá zakládat machine learningové startupy pro Central Europe AI a organizuje Machine Learning Meetups Brno.

Chcete tento kurz na míru pro vaši firmu?

Kontaktujte nás

Aktuality ke kurzu

Náhledový obrázek novinky
Machine Learning 18. 3. 2023
Hlavní rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí

Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.

Náhledový obrázek novinky
Machine Learning 3. 6. 2021
Objevte výhody Machine Learning

Machine Learning, česky „strojové učení“ umožňuje společnostem být efektivní, vyhledávat vzory v datech, automatizovat a dělat rozhodnutí s minimálním zásahem člověka. Naučené algoritmy řeší definované úkoly v reálném čase a na základě vstupních dat. Zároveň se na nových datech učí a přizpůsobují se změně podmínek.

Předchozí kurzy

Chcete tento kurz na míru pro vaši firmu?

Kontaktujte nás

Aktuality ke kurzu

Náhledový obrázek novinky
Machine Learning 18. 3. 2023
Hlavní rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí

Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.

Náhledový obrázek novinky
Machine Learning 3. 6. 2021
Objevte výhody Machine Learning

Machine Learning, česky „strojové učení“ umožňuje společnostem být efektivní, vyhledávat vzory v datech, automatizovat a dělat rozhodnutí s minimálním zásahem člověka. Naučené algoritmy řeší definované úkoly v reálném čase a na základě vstupních dat. Zároveň se na nových datech učí a přizpůsobují se změně podmínek.

Proč s námi