Deep Learning w praktyce: zastosowania w wizji komputerowej (weekendowy)
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 i RNN", "umiejętność klasyfikacji obrazów przy użyciu sieci neuronowych", "umiejętność segmentacji obrazów przy użyciu sieci neuronowych", "umiejętność detekcji obiektów na obrazach przy użyciu sieci neuronowych", "umiejętność generowania obrazów przy użyciu sieci neuronowych", "wiedza z zakresu technik transfer learning i fine-tuningu modeli głębokiego uczenia", "umiejętność wykorzystania technik transfer learning i fine-tuningu w praktycznych zastosowaniach", "wiedza z zakresu najnowszych technologii przetwarzania wideo z wykorzystaniem modeli głębokiego uczenia", "umiejętność implementacji, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia przy użyciu frameworków jak PyTorch"]