OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych

Mateusz Zimoch

Obierz kurs na przetwarzanie obrazów w Pythonie Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy - specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu: Zrozumiesz, czym jest przetwarzanie obrazów i jakie ma zastosowania Zainstalujesz i skonfigurujesz bibliotekę OpenCV w Pythonie Skonfigurujesz środowisko Jupyter Notebook i Google Colaboratory Zapoznasz się z klasycznym podejściem w przetwarzaniu obrazów na podstawie zadania z wykrywaniem obiektów na obrazie Zrozumiesz podstawy działania w pełni połączonych sieci neuronowych Wprowadzisz się do sieci konwolucyjnych (CNN) i ich zastosowania w przetwarzaniu obrazów Zbudujesz proste modele CNN od podstaw przy użyciu biblioteki Tensorflow (moduł Keras) w Pythonie Zapobiegniesz przeuczeniu sieci neuronowych Wykorzystasz gotowe architektury sieci neuronowych Zastosujesz techniki przetwarzania obrazów i CNN do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach Poznasz algorytm YOLO Wykorzystasz techniki wzbogacania danych obrazowych (obracanie, przesuwanie, zmiana jasności, zoomowanie, odwracanie lustrzane itp.) Zrozumiesz koncepcję transfer learningu i jego zalety Skorzystasz z gotowych modeli do rozwiązania nowych problemów przetwarzania obrazów za pomocą transfer learningu Szkolenie OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych otworzy przed Tobą praktyczne zastosowania przetwarzania obrazów. To unikalna okazja do zrozumienia, jak ewoluowały techniki przetwarzania obrazów i jakie korzyści niosą za sobą najnowsze technologie. Na początek nauczysz się obsługi narzędzi, w tym instalacji i konfiguracji OpenCV, a także środowisk Jupyter Notebook i Google Colaboratory. Następnie poznasz klasyczne metody przetwarzania obrazów, w tym filtrację i detekcję krawędzi, i zapoznasz się z nowoczesnymi podejściami opartymi na sieciach konwolucyjnych (CNN). Zbudujesz proste modele CNN - od podstaw, nauczysz się także zapobiegać ich przeuczeniu i używać gotowych architektur sieci neuronowych. Zapoznasz się z technikami wzbogacania danych obrazowych i koncepcją transfer learningu, aby jeszcze efektywniej trenować modele. Na koniec nabędziesz umiejętności stosowania technik przetwarzania obrazów do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach za pomocą algorytmu YOLO. Kurs ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym i będziesz w stanie samodzielnie napisać konwolucyjną sieć neuronową z Tensorflow do wybranego zadania przetwarzania obrazu lub użyć gotowej architektury opartej na transfer learningu. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel.  

Mistycyzm orientalny. Poznanie Boga u perskich sufich i Ahl-i Wahdat

Edward Henry Palmer

Edward Henry Palmer - Mistycyzm orientalny: Poznanie Boga u perskich sufich i Ahl-i Wahdat. Odkryj tajemnice mistycznych tradycji Wschodu dzięki tej wyjątkowej książce, która zabiera czytelnika w podróż do duchowego świata perskich sufich oraz enigmatycznej grupy Ahl-i Wahdat, czyli Ludzi Jedności. Autor, bazując na oryginalnych źródłach, wnikliwie analizuje, jak przez poezję, medytację i filozofię mistycy dążyli do bezpośredniego kontaktu z boskością. "Mistycyzm orientalny" to fascynujące spojrzenie na duchowe praktyki, które przez wieki inspirowały tych, którzy pragnęli zgłębić tajemnicę jedności i miłości absolutnej. To nie tylko książka o ideach i wierzeniach, ale także o ich głębokim wpływie na życie ludzi i kultur. Idealna propozycja dla każdego, kto chce lepiej poznać duchową spuściznę islamu oraz uniwersalne wartości, które łączą różne tradycje religijne.

haXe 2 Beginner's Guide. Develop exciting applications with this multi-platform programming language

Benjamin Dasnois, haXe PAYPAL haxelang@gmail.com

Zagadka jesiennej nocy. Opowieści z dreszczykiem

Andrzej Sarwa, Stefan Grabiński, Władysław Stanisław Reymont

Horror, thriller, opowieści z dreszczykiem. Zbiór zawiera opowiadania: Andrzej Sarwa, Dogmat smutku, Andrzej Sarwa, Strzyga, Władysław Stanisław Reymont, Dziwna opowieść, Stefan Grabiński, Dziedzina, Andrzej Sarwa, Zagadka jesiennej nocy, Władysław Stanisław Reymont, Krzyk, Stefan Grabiński, W domu Sary, Andrzej Sarwa, Jakub i Małgorzata, Stefan Grabiński, Kochanka Szamoty.

Gniazdo

Anna Stańczyk

Majka Leśniewicz wraz z mężem i dwojgiem przyjaciół wraca na miejsce wypadku, któremu uległa dwa lata wcześniej podczas brawurowej wspinaczki. Wizyta w Podzamczu ma ostatecznie zakończyć uciążliwą terapię stresu pourazowego i przywrócić Majce dawne życie. Jednak rodzinne strony po raz kolejny okazują się dla niej nieprzychylne. Kiedy wszystko zdaje się iść ku lepszemu, kobieta znika nagle w czasie imprezy pod zamkiem. W poszukiwania angażuje się miejscowa policjantka - Sara Wilczek. Wnikliwa pani sierżant nie do końca wierzy w dobre intencje bliskich zaginionej, a ze względu na niewyjaśnione zdarzenie sprzed lat, sprawa Leśniewiczów zaczyna nabierać dla niej osobistego znaczenia. Trudne dzieciństwo, toksyczne relacje i przeszłość, która wciąż depcze bohaterom po piętach. Komu i dlaczego zależy na tym, aby Majki nigdy nie odnaleziono? Jakie tajemnice skrywają jurajskie ostańce i ciemne korytarze jaskiń? "Gniazdo" to zgłębiający ludzką psychikę thriller kryminalny, którego finału nie sposób przewidzieć...

Dobra-noc

Sabina Waszut

Opowieść, przesąd, przekleństwo - słowa są ulotne, ale mają moc kształtowania rzeczywistości. Czasy między I a II wojną światową, maleńka wieś nieopodal Częstochowy. W domu Jadwigi i Michała Pecynów radość miesza się z lękiem. Kobieta rodzi swoje siódme dziecko - wszyscy liczą, że w rodzinie pojawi się pierwszy chłopiec, tymczasem rozlega się krzyk kolejnej dziewczynki. Rodzice próbują wyprzeć swój żal, jednak społeczność wiejska im w tym nie pomaga. Starszyzna wsi wierzy, że siódma córka w rodzinie może stać się zmorą i sprowadzić na wybraną ofiarę chorobę, a nawet śmierć. Choć oficjalnie nikt nie daje wiary przesądom, gdy Jadwiga w wyniku porodu traci zdrowie, podświadoma niechęć do dziewczynki zaczyna narastać... Poruszająca historia przypadnie do serca miłośniczkom powieści Sylwii Kubik. Sabina Waszut (ur. 1979) - autorka powieści historycznych i obyczajowych. Jej debiutancka powieść Rozdroża" była nominowana do Nagrody Literackiej Europy Środkowej Angelus za 2014 r, zaś kolejne dzieła zdobyły . nominację do nagrody Książka Roku portalu Lubimyczytać.pl, a także nagrodę główną w kategorii Pióro Na Festiwalu Literatury Kobiet w Siedlcach. Jako felietonistka współpracuje z miesięcznikiem "Chorzów Miasto Kultury". Mieszka w Rudzie Śląskiej.

Modern Computer Vision with PyTorch. A practical roadmap from deep learning fundamentals to advanced applications and Generative AI - Second Edition

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

Whether you are a beginner or are looking to progress in your computer vision career, this book guides you through the fundamentals of neural networks (NNs) and PyTorch and how to implement state-of-the-art architectures for real-world tasks.The second edition of Modern Computer Vision with PyTorch is fully updated to explain and provide practical examples of the latest multimodal models, CLIP, and Stable Diffusion.You’ll discover best practices for working with images, tweaking hyperparameters, and moving models into production. As you progress, you'll implement various use cases for facial keypoint recognition, multi-object detection, segmentation, and human pose detection. This book provides a solid foundation in image generation as you explore different GAN architectures. You’ll leverage transformer-based architectures like ViT, TrOCR, BLIP2, and LayoutLM to perform various real-world tasks and build a diffusion model from scratch. Additionally, you’ll utilize foundation models' capabilities to perform zero-shot object detection and image segmentation. Finally, you’ll learn best practices for deploying a model to production.By the end of this deep learning book, you'll confidently leverage modern NN architectures to solve real-world computer vision problems.

Korespondencja dyrektyw redagowania i interpretowania tekstu prawnego

Marek Suska

Interpretatorzy prawa zakładają m.in., że prawodawca konsekwentnie stosuje pojęcia na przestrzeni całego aktu prawnego (zakaz wykładni synonimicznej/homonimicznej) czy że nie wprowadza do tekstu żadnych zbędnych fragmentów (zakaz wykładni per non est). Czy tego rodzaju założenia interpretatorów trafnie odzwierciedlają sposób pracy prawodawcy? I czy osoby obsługujące proces legislacyjny uwzględniają w swojej pracy narzędzia, za pomocą których prawo to następnie będzie odczytywane? Aby odnaleźć odpowiedź na to pytanie, autor przeprowadził analizę obowiązującego prawodawstwa i podjął badania o charakterze socjologicznoprawnym, z wykorzystaniem metod analizy tekstu, obserwacji uczestniczącej oraz wywiadów pogłębionych z legislatorami pracującymi w Biurze Legislacyjnym Kancelarii Sejmu RP. Wyniki badań oraz płynące z nich wnioski zaprezentował w monografii Korespondencja dyrektyw redagowania i interpretowania tekstu prawnego.