SKOLENI.net Školení, kurzy, semináře # deep learning end to end reseni pro detekci objektu

KURZ: Deep Learning: end-to-end řešení pro detekci objektů

Popis: Hluboké učení (deep learning) a umělá inteligence se dnes stávají běžnou součástí téměř každého odvětí průmyslu a obchodu. Zatímco existuje velké množství kurzů a tutoriálů o neuronových sítích, nejnovějších modelech pro klasifikaci i detekci nebo o rozdílech mezi Tensorflow a Pytorch, jen málo z nich se zabývá tím, jak reálně tyto modely nasadit do produkce a vhodně je nasadit na konkrétní businessový problém. V Datasentics máme zkušenosti s mnoha projekty zaměřenými na computer visi


Program kurzu


Cíle kurzu :
* :
Garant kurzu : Ing. Dominik Vít pracuje ve společnosti DataSentics na pozici machine learning engineer. Po studiu statistiky a aplikované matematiky na FJFI ČVUT se začal více zaměřovat na rozpoznání obrazu a strojové učení. Pracoval na projektech automatizace vizuální kontroly na výrobních linkách Škoda auto, vyvíjení AI aplikace Shelf inspector pro kontrolu out-of-stock zboží v regálech nebo vytěžování údajů z oskenovaných dokumentů pro startup DigiToo.
Osnova :

 
  • Stručný úvod do Deep learningu
    • Co je pixel? - jako vážně!”
    • Klasické metody v rozpoznání obrazu – registrace/matching, histogram, SIFT
    • Úsvit neuronových sítí
    • Aktuální modely a budoucnost deep learningu

     
  • Dataset - základní stavební blok každé neuronky”
    • Kaggle a jiné databáze připravených datasetů
    • Anotace - nezbytná část pro vlastní use case
    • Augmentace a vygenerováního datasetu

     
  • Průzkum vhodných modelů a transfer learning
    • State-of-the-art články, Github, Medium
    • Rozhodování mezi přesností a rychlostí
    • Stažení Github repozitáře a jeho přizpůsobení vlastním datům

     
  • Trénování modelu
    • TensorFlow vs PyTorch (a další frameworky)
    • On-premise vs cloud (Azure, AWS, GCP)

     
  • Možnosti nasazení modelu a produkcionalizace
    • MLOPs - verzování a ukládání modelů
    • FastAPI
    • Rychlokurz Kubernetů a message brokerů (RabbitMQ)

     
  • Reporting
    • Vhodné metriky a dashboardy pro prezentování nadřízeným nebo klientovi
    • PowerBI, Excel, mAP, accuracy
    Předpoklady účastníka
    • Základní znalosti programování v pythonu jsou silně doporučené pro aktivní účast v labech, ale i bez nich může účastník profitovat z celkového přehledu o strojovém účení, který poskytneme.


    Cíl školení - poznámka ke kurzu     Cíle kurzu: Úvod do neuronových sítí, aktuálních modelů pro computer vision, frameworků pro práci s nimi a jejich trénování. Hands-on vyzkoušení každého kroku vytvoření a zavedení modelu do produkce na příkladu detekce roušek. Praktické rady a zkušenosti z úspěšně nasazených projektů – co funguje a čemu je lépe se vyhnout.

    Podrobnosti o kurzu

    • Kurz je určen pro
      Cílová skupina: Juniorní data scientisti a machine learning engineers Manažeři a CTO
    • Lektor kurzu
      : Ing. Dominik Vít pracuje ve společnosti DataSentics na pozici machine learning engineer. Po studiu statistiky a aplikované matematiky na FJFI ČVUT se začal více zaměřovat na rozpoznání obrazu a strojové učení. Pracoval na projektech automatizace vizuální kontroly na výrobních linkách Škoda auto, vyvíjení AI aplikace Shelf inspector pro kontrolu out-of-stock zboží v regálech nebo vytěžování údajů z oskenovaných dokumentů pro startup DigiToo.
    • Pořadatel kurzu
      DataScript s.r.o.
    • Další organizační náležitosti k danému školení
      Předpoklady účastníka Základní znalosti programování v pythonu jsou silně doporučené pro aktivní účast v labech, ale i bez nich může účastník profitovat z celkového přehledu o strojovém účení, který poskytneme.
    • Obchodní podmínky
      Objednavateli bude zaslána závazná přihláška k podpisu. Poté bude účastník na školení registrován. Objednavatel uhradí částku kurzovného za výše uvedeného posluchače na základě faktury vystavené poskytovatelem.
    Dotazy a komentáře ke kurzu

    Přihláška na kurz

    Odesláním formuláře 'Přihláška na kurz' se zaregistruje Vaše přihláška a na zadaný email přijde potvrzení o odeslání této přihlášky. V případě poskytnutí osobních údajů, souhlasíte s archivací těchto údajů v souladu s podmínkami zákona č. 101/2000 Sb., o ochraně osobních údajů, ve znění pozdějších předpisů. Souhlas se zpracováním osobních údajů pro marketingové účely nevyžadujeme, tyto data nezpracováváme. Server pouze zprostředkovává objednávky kurzů & kontakt na jejich pořadatele. Před odesláním přihlášky je nutno souhlasit s obchodními podmínkami účasti na kurzu daného pořadatele kurzu. Neodpovídáme za správnost uvedených údajů. © OBEC.net, sro.
    URL >> https://skoleni.net/skoleni_95028_deep-learning--end-to-end-reseni-pro-detekci-objektu.html

    DeepLearning:end-to-endřešenídetekciobjektů


  • Počet kurzů: 120202
    Máte zájem nabízet Vaše kurzy na těchto stránkách? - Pošlete nám email na adresu info(at)skoleni.net