Zastosowanie sieci neuronowych w zadaniach segmentacji semantycznej

🟢 Obowiązkowa rejestracja i zakup biletów:
https://stacja.it/produkt/zastosowanie-sieci-neuronowych-w-zadaniach-segmentacji-semantycznej/

🟢 Warsztat weekendowy w godz. 9:00-13:00 (4 h) 🟢

🟢 Czego się nauczysz?
- Przetwarzać obrazy dla zadań segmentacji semantycznej,
- Zastosować głębokie uczenie do segmentacji obrazów,
- Implementować potok treningowy z wykorzytaniem PyTorch i torchvision.

🟢 Dla kogo jest ten warsztat?
- Osób z branży IT i AI, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę w zakresie analizy obrazów,
- Inżynierów uczenia maszynowego oraz data scientistów zainteresowanych aplikacją swoich umiejętności w zadaniu segmentacji semantycznej.

🟢 Wymagania wstępne
- Bardzo dobra znajomość programowania w Python, w tym programowania obiektowego i zastosowania bibliotek uczenia maszynowego,
- Podstawowa wiedza na temat uczenia głębokiego, a w szczególności konwolucyjnych sieci neuronowych,
- Podstawowe umiejętności pracy z obrazami w Python.

Wymagania instalacyjne:
- Python 3.11+
- Biblioteki: pandas, scikit-learn, Pillow, PyTorch, segmentation-models-pytorch, torchvision, transformers,
- Zainstalowany Jupyter Lab/Notebook w środowisku do interaktywnej pracy,
- Pobranie zbioru danych (link zostanie przekazany tydzień przed zajęciami),
(- opcjonalnie) Środowisko ze wsparciem GPU (CUDA).

🟢 Prowadzący
Mateusz Wójcik:
Doświadczony inżynier ds. uczenia maszynowego oraz pasjonat edukacji w dziedzinie Data Science i AI. Obecnie pracuje jako Machine Learning Engineer w AI Clearing, gdzie rozwija innowacyjne rozwiązania do monitorowania postępów na projektach budowlanych, kontroli jakości i analizy defektów, specjalizując się w analizie danych z farm fotowoltaicznych pozyskiwanych za pomocą teledetekcji. Pracował jako Research Software Engineer w projekcie xLUNGS w MI2.ai, gdzie zajmował się rozwojem systemów wspomagających identyfikację zmian chorobowych na zdjęciach rentgenowskich i tomografii komputerowej płuc. Wcześniej, jako Machine Learning Engineer na Politechnice Warszawskiej, brał udział w projekcie INKUB, związanym z wykorzystaniem dronów i AI do inspekcji fasad budynków. Jest absolwentem Politechniki Warszawskiej, gdzie studiował na kierunku Data Science oraz ukończył studia licencjackie z matematyki, będąc również prezesem Koła Naukowego Matematyków i pracownikiem dydaktycznym.

🟢 Program
1. Zadania wizji komputerowej – omówienie i zastosowania,
2. Podstawowe funkcje kosztu i metryki ewaluacji modeli segmentacji,
3. Przykładowe architektury sieci neuronowych dla segmentacji semantycznej,
4. Implementacja procesu treningowego dla przykładowych danych,
5. Wczytanie i przygotowanie danych,
6. Implementacja procesu treningowego z wykorzystaniem PyTorch i torchvision,
7. Ewaluacja modelu segmentacji,
8. Dobre praktyki i zaawansowane techniki w eksperymentach segmentacji semantycznej.

UWAGA
Liczba miejsc ograniczona! Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania wydarzenia w przypadku niezgłoszenia się minimalnej liczby uczestników.

🟢 Obowiązkowa rejestracja i zakup biletów:
https://stacja.it/produkt/zastosowanie-sieci-neuronowych-w-zadaniach-segmentacji-semantycznej/