Školení Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu

Prerekvizity

• 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

Co si účastník odnese
Náš 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. 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.

[Kód kurzu: AM1403]

1denní kurz | 9:00 - 17:30

Jazyk: Česky
Úroveň: intermediate

Osnova školení:

• VGG 16 and ResNet
• Transfer learning a fine-tuning pro použití v klasifikaci obrazu
• Klasifikace obrázků
• Batch normalization a data augmentation
• U-net a Segmentace obrazu
• GANs a superresolution
• Vysvětlitelnost konvolučních neuronových sítí
• Adversarial patch

Možnosti ubytování a parkování