Wydarzenie dotyczy działania konwolucyjnych sieci neuronowych oraz ich zastosowania w rozpoznawaniu obrazów.
Program obejmuje wyjaśnienie roli warstw konwolucyjnych, budowy całej architektury sieciowej oraz procesu analizy uzyskanych wyników.
Przedstawione zostaną również techniki augmentacji, czyli sposoby sztucznego powiększania zbiorów danych w celu poprawy skuteczności modelu.
Druga część skupia się na pracy z kolorowymi obrazami i ich strukturą kanałową. Omówione zostaną zasady projektowania architektury sieci przystosowanej do klasyfikacji rzeczywistych zdjęć.
Na koniec przedstawione zostaną metody oceny wyników, które pozwalają sprawdzić dokładność modelu w rozpoznawaniu obiektów na obrazach.
