When you enroll through our links, we may earn a small commission—at no extra cost to you. This helps keep our platform free and inspires us to add more value.

Udemy logo

Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python

Odkryj moc sztucznej inteligencji: Computer Vision dla zaawansowanej analizy obrazów i rozpoznawania wzorców!

     
  • 4.1
  •  |
  • Reviews ( 107 )
₹519
Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python

    This Course Includes

    • iconudemy
    • icon4.1 (107 reviews )
    • icon6h 52m
    • iconenglish
    • iconOnline - Self Paced
    • iconprofessional certificate
    • iconUdemy

    About Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python

    Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python

    to praktyczny kurs, który wprowadza Cię w fascynujący świat wizji komputerowej – jednej z najdynamiczniej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Kurs został zaprojektowany z myślą o osobach, które chcą nauczyć się tworzyć inteligentne aplikacje potrafiące "widzieć", analizować obrazy i wideo oraz podejmować decyzje na podstawie danych wizualnych. Podczas kursu nauczysz się, jak wykorzystywać biblioteki Python, takie jak

    OpenCV

    ,

    NumPy

    , a także jak stosować głębokie uczenie z użyciem

    TensorFlow

    i

    Keras

    do zadań związanych z rozpoznawaniem obrazów, detekcją obiektów, segmentacją, śledzeniem ruchu czy analizą wideo w czasie rzeczywistym. Dowiesz się między innymi:

    Jak działa wizja komputerowa i gdzie znajduje zastosowanie (medycyna, motoryzacja, przemysł, bezpieczeństwo)

    Jak przetwarzać i analizować obrazy cyfrowe

    Jak wykorzystywać modele głębokiego uczenia do klasyfikacji i detekcji obiektów

    Jak budować własne projekty CV krok po kroku Kurs zawiera liczne ćwiczenia, projekty praktyczne oraz przykłady kodu, które umożliwiają szybkie opanowanie umiejętności i zastosowanie ich w realnych projektach. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, programistą, inżynierem, czy pasjonatem AI – ten kurs pomoże Ci postawić pewne kroki w świecie Computer Vision z Pythonem!

    OpenCV – Komputerowe widzenie na wyciągnięcie ręki

    OpenCV (Open Source Computer Vision Library) to otwartoźródłowa biblioteka służąca do przetwarzania obrazów i analizy wideo. Umożliwia wykonywanie złożonych operacji z zakresu widzenia komputerowego, takich jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, analiza ruchu czy segmentacja obrazu. Dzięki wsparciu dla C++, Pythona oraz integracji z innymi bibliotekami AI, OpenCV jest szeroko stosowane w badaniach, przemyśle i aplikacjach mobilnych.

    TensorFlow – Moc obliczeń dla sztucznej inteligencji

    TensorFlow to otwartoźródłowa biblioteka do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, stworzona przez Google. Umożliwia łatwe budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli AI na różnych platformach – od serwerów po urządzenia mobilne. Dzięki elastycznej architekturze i wsparciu dla GPU i TPU, TensorFlow jest popularnym wyborem wśród badaczy, inżynierów i firm rozwijających nowoczesne rozwiązania oparte na danych.

    Keras – Prostota tworzenia potężnych sieci neuronowych

    Keras to wysokopoziomowa biblioteka do budowy i trenowania modeli głębokiego uczenia, działająca jako interfejs dla TensorFlow. Zaprojektowana z myślą o prostocie i czytelności kodu, pozwala szybko prototypować zaawansowane sieci neuronowe przy minimalnym wysiłku programistycznym. Keras wspiera zarówno badania naukowe, jak i zastosowania produkcyjne, oferując intuicyjne API i bogaty zestaw narzędzi do analizy i wizualizacji modeli.

    What You Will Learn?

    • praca z biblioteką OpenCV .
    • operacje na obrazie przy pomocy języka Python .
    • detekcja krawędzi i praca z konturami .
    • detekcja, rozpoznawanie i segmentacja obiektów .
    • skaner dokumentów - implementacja .
    • optyczne rozpoznawanie ocen - implementacja .
    • image scraping - budowa zbioru obrazów do modeli .
    • klasyfikacja obrazów .
    • klasyfikacja wieloetykietowa obrazów .
    • algorytm YOLOv3 - You Only Look Once .
    • framework Mask R-CNN - segmentacja obiektów .
    • Tensorflow Hub + Transfer Learning Show moreShow less.