Szkolenie Python wizja komputerowa przygotowuje do praktycznego wykorzystania narzędzi i technik analizy obrazów, segmentacji, rozpoznawania obiektów oraz klasyfikacji z użyciem bibliotek Python, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
Trenerzy praktycy
Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)
Poziom zaawansowania:
Kod kursu:PYTHON/CV
deep-learningpythoncomputer-visionanaliza-obrazu
Dostępne terminy szkolenia
Termin
Trener
Cena
Lokalizacja
Zapis
Termin:
7 grudnia - 11 grudnia
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_payments
Trener:
Jerzy Grynczewski
Cena:
4750 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT
Lokalizacja:
Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych z wykorzystaniem narzędzi Python
Szkolenie uczy stosowania technik segmentacji, rozpoznawania oraz klasyfikacji obrazów w praktycznych projektach
Szkolenie rozwija umiejętność implementacji tradycyjnych i głębokich modeli uczenia maszynowego do analizy danych wizualnych
Szkolenie pokazuje, jak wykorzystywać popularne biblioteki do realizacji zadań wizji komputerowej w różnych branżach
Dla kogo?
Specjalistów data science i uczenia maszynowego z podstawową znajomością Pythona, chcących rozwijać kompetencje w analizie obrazów
Inżynierów i programistów realizujących projekty z zakresu przetwarzania obrazów lub planujących wejście w tę dziedzinę
Osób rozpoczynających karierę w wizji komputerowej, posiadających podstawową wiedzę z uczenia maszynowego i matematyki
Efekty kształcenia
Uczestnik analizuje i przetwarza obrazy cyfrowe z użyciem narzędzi Python
Uczestnik projektuje rozwiązania segmentacji i klasyfikacji obrazów
Uczestnik wdraża tradycyjne i głębokie modele uczenia maszynowego do analizy obrazów
Uczestnik wykorzystuje biblioteki Python do realizacji zadań wizji komputerowej
Uczestnik ocenia jakość i efektywność zastosowanych metod analizy obrazów
Uczestnik rozpoznaje i stosuje techniki ekstrakcji cech oraz segmentacji w praktyce
Wymagania
Od uczestników wymagana jest umiejętność programowania w języku Python pozwalająca na pisanie nieskompliwanego kodu i praca z zewnętrznymi bibliotekami
Ogólna wiedza o klasycznych algorytmach i dobrych praktykach w uczeniu maszynowym
Podstawowa znajomość matematyki, w tym algebry i geometrii
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Bardzo doceniam dostosowanie przebiegu szkolenia do stopnia zaawansowania grupy i dostosowania się w miarę możliwości do każdego :)
13.09.2026
Grzegorz Trzeciak, SII sp. z o.o.
Oceniam szkolenie jako rewelacyjne, bo celnie trafiało w sedno codziennych problemów i było wypełnione praktycznymi wskazówkami, które mogę od razu wykorzystać. Dwudniowa forma dała czas na przećwiczenie materiału, a nie tylko jego wysłuchanie.
13.09.2026
Szymon Rutkowski, SII sp. z o.o.
Czas szkolenia był wykorzystany do maksimum ze świetnie dopasowanym materiałem mimo że poziom i potrzeby uczestników były mocno zróżnicowane. Dzięki!
13.09.2026
Janusz Rogowski, SII sp. z o.o.
Indywidualne podejście, rozmowa o live przykładach, dostosowanie, modyfikowanie przebiegu szkolenia żeby dopasować się jak najlepiej do uczestników
13.09.2026
Małgorzata Ignaczak, SII sp. z o.o.
Jako osoba początkująca, z tego szkolenia wyciągnęłam dla siebie ogromną dawkę wiedzy. Całe spotkanie mocno zainspirowało mnie do dalszego poszerzania wiedzy w obszarze AI
11.09.2026
Uczestnik szkolenia “Nowoczesna Java”
Piotr Szczypior, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Examples were very interesting
9.09.2026
Uczestnik szkolenia “AI - Powered Development z Claude Code i GitHub Copilot”
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_payments
