Computer vision
Dlaczego algorytmy popełniają błędy? Co to znaczy, że są „inteligentne”?
W jaki sposób jakość dostarczonych danych wpływa na sztuczną inteligencję? Na
seminarium nie tylko praktycznie zmierzymy się z nauką algorytmów, ale także rozwiniemy krytyczne myślenie o AI.
W jaki sposób jakość dostarczonych danych wpływa na sztuczną inteligencję? Na
seminarium nie tylko praktycznie zmierzymy się z nauką algorytmów, ale także rozwiniemy krytyczne myślenie o AI.
Celem zajęć jest zrozumienie działania „oczu komputera”, czyli
Computer Vision i tego, w jaki sposób maszyny przetwarzają obrazy na dane
cyfrowe. Studenci nauczą się samodzielnego gromadzenia i selekcji zdjęć
niezbędnych do nauczenia sztucznej inteligencji rozpoznawania konkretnych
obiektów.
Podczas seminariów studenci:
Efektem projektu będzie prezentacja trenowanych i
dostosowywanych przez studentów modeli przed rodzicami i gośćmi.
W trakcie warsztatów studenci opanują obsługę narzędzia
Roboflow oraz proces etykietyzacji, który jest kluczowym elementem pracy z
systemami wizyjnymi.
Computer Vision i tego, w jaki sposób maszyny przetwarzają obrazy na dane
cyfrowe. Studenci nauczą się samodzielnego gromadzenia i selekcji zdjęć
niezbędnych do nauczenia sztucznej inteligencji rozpoznawania konkretnych
obiektów.
Podczas seminariów studenci:
- pozyskają podstawową wiedzę o działaniu sztucznej
- praktycznie wykorzystają gotowe modele widzenia
- będą trenować modele do własnych potrzeb.
Efektem projektu będzie prezentacja trenowanych i
dostosowywanych przez studentów modeli przed rodzicami i gośćmi.
W trakcie warsztatów studenci opanują obsługę narzędzia
Roboflow oraz proces etykietyzacji, który jest kluczowym elementem pracy z
systemami wizyjnymi.