Prerekvizity

• Základní znalost programování v Pythonu
• Středoškolská matematika
• Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení
• Znalosti na úrovni kurzu Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu

Co si účastník odnese

Jedná se o pokračování kurzu Konvoluční sítě a zpracování obrazu ve kterém se detailněji zaměříme na předzpracování dat a pokročilé techniky hlubokého učení pro zpracování obrazu. Kromě klasifikací dobře známých z předchozího kurzu se zaměříme na segmentace, detekci objektů a zejména na pokročilé aplikace generativních soupeřících sítí (GAN) jako je zvýšení rozlišení nebo odstranění šumu.

Osnova

• Architektury neuronových sítí pro zpracování obrazu (konvoluce, dekonvoluce, pooling, residual connection)
• Velké neuronové sítě pro zpracování obrazu (VGG 16 and ResNet)
• Segmentace obrazu (U-net, detekce objektů)
• Praktický příklad na segmentaci obrazu
• Generativní soupeřící sítě (GAN)
• Praktický příklad na generování obrázků
• Superresolution (Upsampling, praktický příklad na zvýšení rozlišení obrázku pomocí GAN)
• Praktický rozsáhlejší projekt na predikci cen nemovitostí s využitím kombinace tabulárních a obrazových dat

Termíny

V případě zájmu o vypsání nového termínu kurzu nás kontaktujte na info@mlcollege.com.