Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej
Poznanie zaawansowanych architektur sieci neuronowych CNN, Transformer i RNN
Zrozumienie metod klasyfikacji, segmentacji, detekcji i generowania obrazów
Opanowanie technik transfer learning i fine-tuning modeli w praktycznych zastosowaniach
Poznanie najnowszych technologii do przetwarzania wideo przy użyciu modeli uczenia głębokiego
Zastosowanie nowoczesnych frameworków, takich jak PyTorch, do implementacji, trenowania i wdrażania modeli
["wiedza z zakresu zaawansowanych architektur sieci neuronowych CNN, Transformer i RNN", "umiejętność zrozumienia metod klasyfikacji, segmentacji, detekcji i generowania obrazów", "opanowanie technik transfer learning i fine-tuning modeli w praktycznych zastosowaniach", "wiedza z zakresu najnowszych technologii do przetwarzania wideo przy użyciu modeli uczenia głębokiego", "umiejętność zastosowania nowoczesnych frameworków, takich jak PyTorch, do implementacji, trenowania i wdrażania modeli"]