Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
What you'll learn
- Praca z biblioteką OpenCV
- Operacje na obrazie przy pomocy języka Python
- Detekcja krawędzi
- Praca z konturami
- Skaner dokumentów - implementacja
- Optyczne rozpoznawanie ocen - implementacja
- Image Scraping - budowa zbioru obrazów do modeli
- Klasyfikacja obrazów
- Klasyfikacja wieloetykietowa obrazów
- Detekcja Obiektów
- Algorytm YOLOv3 - You Only Look Once
- Detekcja i segmentacja obiektów
- Framework Mask R-CNN - segmentacja obiektów
- Tensorflow Hub - Transfer Learning
Course content
- Preview06:23
- 00:23Wymagania
- 03:37OpenCV
- 10:51OpenCV - Przegląd
- 09:34Google Colab + Dysk Google + GitHub
- 04:40Utworzenie repozytorium na platformie GitHub
Requirements
- ukończony kurs Programowanie w języku Python - od A do Z
- ukończony kurs 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python
- ukończony kurs 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane
- ukończony kurs Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
- ukończony kurs Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
- ukończony kurs Data Science Bootcamp w języku Python
- ukończony kurs 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
- ukończony kurs Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
- ukończony kurs Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
Description
---------------------------------------------------------
REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA
---------------------------------------------------------
PYTHON DEVELOPER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
BI ANALYST / DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Twórz nowoczesne aplikacje webowe w Pythonie - Dash, Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
BIG DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python
Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery
ENG:
200+ Exercises - Programming in Python - from A to Z
210+ Exercises - Python Standard Libraries - from A to Z
150+ Exercises - Object Oriented Programming in Python - OOP
100+ Exercises - Unit tests in Python - unittest framework
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - NumPy
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - Pandas
100+ Exercises - Python - Data Science - scikit-learn
250+ Exercises - Data Science Bootcamp in Python
-------------------
OPIS KURSU
-------------------
Computer Vision - przed nami jeden z najszybciej rosnących obszarów sztucznej inteligencji. Umiejętność sprawnego przetwarzania danych niestrukturalnych (takich jak obraz, czy video) staję się coraz bardziej pożądana, a sama dziedzina poprzez swoją specyfikę jest niezwykle interesująca.
Wystarcz spojrzeć na kilka zastosowań rozwiązań Computer Vision:
pojazdy autonomiczne
rozpoznawanie twarzy
klasyfikacja obrazów
detekcja obiektów
detekcja i segmentacja obiektów
detekcja ruchu
śledzenie obiektów
rekonstrukcja obrazów
koloryzacja czarno-białych fotografii
opisywanie obrazów
konwersja image-to-text
synteza text-to-image
operacje chirurgiczne
automatyczna ocena szkody (ubezpieczenia)
video-weryfikacja tożsamości
i wiele wiele innych...
Internet zalewa nas codziennie milionami obrazów. Wystarczy spojrzeć tylko na ostatnie 3-5 lat jak popularne stały się platformy społecznościowe, które zbudowały swoją potęgę na udostępnianiu zdjęć i materiałów video.
Wiodące sklepy obuwnicze w oparciu o skany ludzkich stóp zbudowały systemy pozwalające na spersonalizowaną rekomendację produktów.
Przykładów jest mnóstwo... to co, zaczynamy?
Who this course is for:
- wszystkich osób, które chcą zgłębić swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji oraz sieci neuronowych
- osób zainteresowanych uczeniem maszynowym oraz uczeniem głębokim
- data scientistów
- analityków danych
- inżynierów uczenia maszynowego
- programistów języka Python
Instructor
![Paweł Krakowiak](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 1,251 Reviews
- 23,873 Students
- 35 Courses
EN
Data Scientist/Python Developer/Securities Broker
Founder at e-smartdata[.]org.
A big fan of new technologies, especially in the areas of artificial intelligence, big data and cloud solutions.
A graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science in the Big Data specialization.
A graduate of Master's Degree in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science of the University of Lodz.
Stockbroker license holder with experience in teaching at a university.
Lecturer at the GPW Foundation (technical analysis, behavioral finance and portfolio management).
The main areas of interest are artificial intelligence, machine learning, deep learning and financial markets.
PL
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji maklera papierów wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego.
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Główne obszary zainteresowań to sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie i rynki finansowe.