Computer Vision: Rozpoznawanie Obrazów z AI
CNN, detekcja obiektów, segmentacja i OCR w praktyce
Oszczędzasz 78,4 zł!
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy
O kursie
Kurs computer vision — przetwarzanie obrazów, CNN, detekcja obiektów, segmentacja, OCR i praktyczne zastosowania.
Program kursu
8 modułów · 24 lekcji · 22h nauki
1Moduł 1: Wprowadzenie do Computer Vision3 lekcji + quiz
- 1Czym jest computer vision i gdzie się stosuje
- 2Przetwarzanie obrazów z OpenCV — pierwsze kroki
- 3Reprezentacja obrazów: piksele, kanały, tensory
- Quiz: Podstawy Computer Vision
2Moduł 2: Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN)3 lekcji + quiz
- 1Jak działają sieci CNN — warstwy i filtry
- 2Popularne architektury: ResNet, EfficientNet, MobileNet
- 3Trenowanie CNN w PyTorch — praktyczny przykład
- Quiz: Konwolucyjne Sieci Neuronowe
3Moduł 3: Detekcja Obiektów3 lekcji + quiz
- 1Podstawy detekcji obiektów — bounding boxy i metryki
- 2YOLO w praktyce — szybka detekcja w czasie rzeczywistym
- 3Faster R-CNN i detekcja wysokiej dokładności
- Quiz: Detekcja Obiektow
4Moduł 4: Segmentacja Obrazów3 lekcji + quiz
- 1Segmentacja semantyczna z U-Net
- 2Segmentacja instancyjna — Mask R-CNN
- 3Segmentacja w medycynie i przemyśle
- Quiz: Segmentacja Obrazow
5Moduł 5: OCR i Rozpoznawanie Tekstu3 lekcji + quiz
- 1Jak działa OCR — pipeline i algorytmy
- 2PaddleOCR i EasyOCR — gotowe rozwiązania
- 3Ekstrakcja danych z dokumentów i faktur
- Quiz: OCR i Rozpoznawanie Tekstu
6Moduł 6: Zaawansowane Techniki i Transformery Wizyjne3 lekcji + quiz
- 1Vision Transformer (ViT) — uwaga zamiast konwolucji
- 2Augmentacja danych i regularyzacja dla lepszych modeli
- 3CLIP i generatywne modele wizyjne — nowe możliwości
- Quiz: Zaawansowane Techniki i Transformery
7Moduł 7: Wdrożenie Modeli Computer Vision3 lekcji + quiz
- 1Eksport modeli: ONNX, TensorRT, TFLite
- 2REST API dla modeli computer vision z FastAPI
- 3Monitorowanie i utrzymanie modeli w produkcji
- Quiz: Wdrozenie Modeli Computer Vision
8Moduł 8: Projekty Praktyczne i Podsumowanie3 lekcji + quiz
- 1Projekt: System detekcji wadliwych produktów
- 2Projekt: Aplikacja rozpoznawania roślin z API
- 3Podsumowanie kursu i ścieżki dalszego rozwoju
- Quiz: Projekty i Podsumowanie
Opinie studentów
Marta K.
Świetnie przygotowany materiał, wszystko wytłumaczone krok po kroku. Polecam!
Piotr W.
Bardzo praktyczny kurs. Dużo wiedzy, którą od razu mogłem zastosować w pracy.
Agnieszka L.
Solidna dawka wiedzy. Quizy po każdym module pomagają utrwalić materiał.
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Tworzenie dashboardów i raportów w Power BI
Python dla Data Science: Pandas i NumPy
Python dla Data Science: Pandas i NumPy
Analiza danych w Python z Pandas i NumPy
Analiza Danych z Python: Wizualizacja i Wnioski
Analiza Danych z Python: Wizualizacja i Wnioski
Pandas, Matplotlib, Seaborn i wnioski biznesowe z danych
Deep Learning: Sieci Neuronowe w Praktyce
Deep Learning: Sieci Neuronowe w Praktyce
Sieci neuronowe, CNN, RNN, transformery i GANs w praktyce
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 105 studentów, którzy już uczą się z tym kursem.
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy, bez pytań.