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
Uczestnik szkolenia “Praktyczne aspekty stosowania kryptografii w systemach komputerowych”
Michael Stephens, HID Global
potentially more worked through exercises with crypto 'bugs' to find to secure understanding, but aware that this would slow things down and reduce amount of content that could be covered in 5 days
19.06.2026
Maciej Rosiński, int2code
Wszystko przestawione bardzo merytorycznie, z praktycznymi zagadnienia, dostarczone materiały pozwalały na wykonanie wszystkich zadań bezproblemowo
19.06.2026
Bartłomiej Gos, int2code
duzo pratycznej wiedzy, przystepnie podanej
19.06.2026
Sebastian Sokołowski, int2code
Było dostosowane do poziomu grupy. Wykładowca odpowiadał na wszystkie pytania.
19.06.2026
Uczestnik szkolenia “Architektura systemowa i integracja systemów dla analityków”
Michał Gębala
Zagadnienia w punkt, czuć doświadczenie trenera, realne przykłady, no nie ma do czego się przyczepić :)
19.06.2026
Uczestnik szkolenia “Multiagentowe aplikacje AI”
Dorota Sobczak
Szkolenie zgodne z tematem , który mnie interesował, najbardziej jego pierwsza część.
19.06.2026
Uczestnik szkolenia “Analiza kodu za pomocą SonarQube”
Adrian Ronowski, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Prowadzący ma wiedzę w omawianym temacie, chętnie ją przekazuje i odpowiada na pytania. Do zajęć był bardzo dobrze przygotowany.
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_payments
