Deep Learning w praktyce: zastosowania w wizji komputerowej (wieczorowy)
Zgłębienie zaawansowanych architektur sieci neuronowych, takich jak CNN, Transformer i RNN.
Zrozumienie metod klasyfikacji, segmentacji, detekcji oraz generowania obrazów.
Opanowanie technik transfer learning i fine-tuningu modeli w praktycznych zastosowaniach.
Zapoznanie się z najnowszymi technologiami przetwarzania wideo z wykorzystaniem modeli głębokiego uczenia.
Wykorzystanie nowoczesnych frameworków, takich jak PyTorch, do implementacji, trenowania i wdrażania modeli.
["wiedza z zakresu zaawansowanych architektur sieci neuronowych (CNN, Transformer, RNN)", "umiejętność zrozumienia metod klasyfikacji obrazów", "umiejętność zrozumienia metod segmentacji obrazów", "umiejętność zrozumienia metod detekcji obiektów na obrazach", "umiejętność zrozumienia metod generowania obrazów", "umiejętność stosowania technik transfer learning", "umiejętność stosowania technik fine-tuningu modeli", "wiedza z zakresu nowoczesnych technologii przetwarzania wideo przy użyciu modeli głębokiego uczenia", "umiejętność implementacji, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia w frameworku PyTorch"]