Trwają zapisy do grupy

Szkolenie: Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej

Szkolenie z uczenia głębokiego w wizji komputerowej przygotowuje do pracy z nowoczesnymi modelami CNN i Transformer, obejmuje segmentację, detekcję, generowanie obrazów oraz analizę wideo, kładąc nacisk na praktyczne zastosowania i implementację w Pythonie z użyciem PyTorch

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:DL/CV

deep-learningcomputer-visionanaliza-obrazusieci-konwolucyjne

Dostępne terminy szkolenia

  • Termin
  • Trener
  • Cena
  • Lokalizacja
  • Zapis

Termin:

12 października - 16 października
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychDostępne w Bazie Usług Rozwojowych

Trener:

Trener Sages

Cena:

4750 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

🎁 Mikropoświadczenie w cenie

Uzyskaj renomowane cyfrowe poświadczenie umiejętności budowy modeli z wykorzystaniem sieci neuronowych

Forma szkolenia

Interesuje Cię szkolenie stacjonarne?

Powiadom o kolejnych terminach

Interesuje Cię szkolenie w innym terminie?

Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej

Cele szkolenia

  • Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia w zadaniach wizji komputerowej, takich jak klasyfikacja, segmentacja, detekcja i generowanie obrazów

  • Szkolenie uczy stosowania zaawansowanych architektur sieci neuronowych, w tym CNN, Transformer i RNN, w praktycznych zastosowaniach przemysłowych

  • Szkolenie rozwija umiejętność wykorzystania transfer learning i fine-tuningu do optymalizacji modeli wizji komputerowej w różnych środowiskach produkcyjnych

  • Szkolenie pokazuje, jak implementować, trenować i wdrażać modele wizji komputerowej z użyciem nowoczesnych frameworków, takich jak PyTorch


Dla kogo?

  • Szkolenie adresowane jest do programistów, analityków danych i data scientistów z podstawową wiedzą o uczeniu maszynowym

  • Przeznaczone dla osób posiadających doświadczenie w programowaniu w Pythonie oraz znajomość podstaw przetwarzania obrazów

  • Skierowane do specjalistów chcących rozwijać kompetencje w zakresie wdrażania modeli głębokiego uczenia w wizji komputerowej


Efekty kształcenia

  • Uczestnik projektuje i wdraża modele głębokiego uczenia do analizy obrazów i wideo

  • Uczestnik analizuje i porównuje architektury CNN, Transformer oraz RNN w kontekście wizji komputerowej

  • Uczestnik optymalizuje i dostraja modele z wykorzystaniem transfer learning i fine-tuningu

  • Uczestnik implementuje rozwiązania z użyciem PyTorch i narzędzi do przetwarzania obrazów

  • Uczestnik ocenia skuteczność modeli w zadaniach segmentacji, detekcji i generowania obrazów

  • Uczestnik wdraża modele wizji komputerowej w środowiskach produkcyjnych i chmurowych


Wymagania

  • Znajomość podstaw wizji komputerowej i głębokiego uczenia

  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie

  • Podstawowa umiejętność korzystania z frameworków do uczenia głębokiego, takich jak TensorFlow lub PyTorch


W cenie otrzymasz:

  • Materiały szkoleniowe

  • Certyfikat ukończenia szkolenia

  • W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki

Program szkolenia

Pobierz program w PDF

Wybrane opinie

Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi

4.8
Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowanaŚrednia ocen Sages w serwisie Google Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowana
  • 24.07.2026

    Uczestnik szkoleniaDocker w praktyce

    Juliusz Drygalski, Capgemini Polska Sp. z o.o.

    Bo było. Bardzo dużo przekazanej wiedzy i dobrze wszystko wytłumaczone. Prowadzący topka

  • 24.07.2026

    Uczestnik szkoleniaArchitektura systemowa i integracja systemów

    Michał Michalczuk

    Ogólnie bardzo dobre, ale bardzo skondensowane i intesywne - zabrakło czasu na więcej praktyki

  • 23.07.2026

    Uczestnik szkoleniaJira - organizacja i zarządzanie projektami

    Agata Lewandowska, Towarowa Giełda Energii S.A.

    Było dostosowane pod konkretny zespół i konkretne tematy.

  • 22.07.2026

    Uczestnik szkoleniaInżynieria wymagań w AI

    Artur Łagosz, Sygnity S.A.

    Usystematyzowało pracę przy tworzeniu wartościowych promptów, pokazało jak działać w pewnym obszarze, konkretnie posługując się notesem w Copilocie

  • 21.07.2026

    Karol Orzechowski, VIOO LABS Polska Sp. z o.o.

    Topic and the trainer were sensational

  • 17.07.2026

    Yevgeniy Wyszyński, Samsung Electronics Polska

    Prowadzący był dobrze przygotowany, materiał odzwierciedlał wszystko co jest potrzebne dla nauki

  • 17.07.2026

    Marcin Matyszkowicz, Samsung Electronics Polska

    Super interaakcja z prowadzącym, na luzie a bardzo merytorycznie

Więcej opinii