Duboko učenje i primjena u obradi slike

Organizira: DRAP & HUB385 Academy
Lokacija: HUB385, Petračićeva 4, Zagreb
Početak tečaja: 22.02.2017. od 17:15 sati
Upisi do 20.02.2017. do 17:15 sati
Tečaj traje 19 tjedana
Popunjeno 43 od ukupno 45 mjesta
Tečaj je završio

Kratki opis

Tečaj dubokog učenja (deep learning) baziran je na kolegiju CS231n sa Stanforda (http://cs231n.stanford.edu/). Cilj je tečaja naučiti teoriju i praktičnu primjenu dubokih neuronskih mreža obrade slike. Za praktičan dio koristit ćemo Python i Tensorflow. ##### Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image classification, localization and detection. Recent developments in neural network (aka “deep learning”) approaches have greatly advanced the performance of these state-of-the-art visual recognition systems. This course is a deep dive into details of the deep learning architectures with a focus on learning end-to-end models for these tasks, particularly image classification. During the 10-week course, students will learn to implement, train and debug their own neural networks and gain a detailed understanding of cutting-edge research in computer vision. The final assignment will involve training a multi-million parameter convolutional neural network and applying it on the largest image classification dataset (ImageNet). We will focus on teaching how to set up the problem of image recognition, the learning algorithms (e.g. backpropagation), practical engineering tricks for training and fine-tuning the networks and guide the students through hands-on assignments and a final course project. Much of the background and materials of this course will be drawn from the ImageNet Challenge.

izvor: cs231n.stanford.edu

Termini

Napomene

Osnovno znanje strojnog učenja je poželjno i znatno olakšava praćenje, ali nije nužan preduvjet. Također je poželjno osnovno znanje matematičke analize i linearne algebre na nivou koji se uči na tehničkim i prirodoslovnim fakultetima, te osnovno znanje programiranja Pythona. Nivo ovih znanja i vještina potrebnih za savladavanje materijala moguće je steći dodatnim radom tijekom tečaja, pogotovo ukoliko imate iskustvo programiranja u drugim programskim jezicima.

Sa sobom trebate ponijeti laptop, a dobro će vam doći i olovka i papir.

Za sva pitanja obratite se na davor@drap.ai
O organizatoru
Logotip rgb 1024 d
DRAP & HUB385 Academy
DRAP je digitalnih agencija fokusirana na kreativnu primjenu novih tehnologija. O njihovim inovativnim rješenjima pisali su vodeći globalni mediji poput Business Insidera, a nagrađeni su brojnim nagradama u zemlji i svijetu. HUB385 Academy je sastavni dio centra znanja, kreativnosti i inovacija, HUB385. Njihove inovativne radionice nude kombinaciju učenja, istraživanja i otkrivanja vlastitih potencijala, a prilagođene su potrebama polaznika neovisno o razini predznanja. Renomirani domaći i međunarodni stručnjaci u rekordnom će vas vremenu opremiti najsuvremenijim znanjima i trendovima iz raznih područja tehnologije i poduzetništva. Osim stručnih, imaju i posebno prilagođene radionice za one najmlađe, gdje će pod budnim okom iskusnih mentora učiti o osnovama robotike, mehanike i programiranja i kroz igru razviti strast prema učenju i istraživanju.
http://www.drap.agency
Mentori
Davor4
Davor Runje Osnivač DRAP-a - jedne od najnagrađivanijih digitalnih agencija u Hrvatskoj. Svoju internetsko-poduzetničku karijeru započeo je 1998. kada je zajedno s grupom kolega s FER-a osnovao startup Playmedia Systems i izbacio na svjetsko tržište MP3 engine AMP – zajedno s WinAMP-om ključnom tehnologijom kojima je pokrenuta revolucija u internetskoj glazbi. Uspjeh AMP-a širom mu je otvorio vrata Silicijske doline gdje je dao ključan doprinos razvoju Napstera – popularnog servisa za online razmjenu glazbe. Nakon sudskog zatvaranja Napstera, započinje rad na biheviralnoj teoriji algoritama i njezinim primjenama u analizi kriptografskih protokola s Deanom Rosenzweigom, te ga nastavlja u Microsoft Researchu u Redmondu. Dobitnik je Phoenix & SSCLI nagrade Microsoft Researcha za svoj rad na programiranju višejezgrenih/višeprocesorskih platformi. Autor je 15-tak radova iz teorijskog računarstva i jednog američkog patenta. Aktivno pomaže startup zajednici, a najpoznatiji projekt je uspješna crowdfunding kampanja kojom je pokrenut jedan od najuspješnijih hrvatskih startupova BellaBeat.

Upiši

Pretraži tečajeve prema interesu i lokaciji i upiši tečaj koji te zanima.

Druži se s budućim kolegama i stručnjacima iz industrije.

Opcionalno, po završetku tečaja, možeš samostalno platiti certificiranje i dobiti certifikat koji će biti dodatan plus u tvome životopisu.

Tečajevi

WeCliqued omogućava besplatno slušanje tečajeva za grupe ljudi koji dijele interes prema određenom području, uz stručne mentore koji će tečajeve dodatno obogatiti vlastitim iskustvom iz prakse.

Tečajevi su bazirani na popularnim online platformama kao što su Coursera i Future Learn, a održavaju se u fiksnim terminima u popodnevnim satima na atraktivnim lokacijama. Po završetku tečaja, polaznici mogu samostalno platiti polaganje ispita na platformi na kojoj je tečaj baziran i tako dobiti certifikat.

Polaznici će steći nova znanja i vještine te upoznati kolege i ostvariti kontakte sa stručnjacima iz industrije koji im mogu pomoći u usmjeravanju karijere.

Svi tečajevi