Wykorzystanie Azure Computer Vision w usługach i procesach biznesowych

Opis

Komputerowe rozpoznawanie obrazów to dziedzina, która błyskawicznie się rozwija. Zwiększają się możliwości techniczne aparatów i kamer oraz moce obliczeniowe aplikacji analizujących dane, opartych na uczeniu maszynowym. Azure Computer Vision dysponuje wieloma tysiącami pojęć, które stanowią bazę do rozpoznawania obiektów na zdjęciach i filmach oraz nauki nowych określeń. Zapraszamy na webinar o Computer Vision.

Do kontroli jakości produktów na taśmie produkcyjnej, w systemach bezpieczeństwa - do rozpoznawania twarzy, w medycynie - do wykrywania schorzeń, w codziennym życiu – do rozpoznawania obiektów i gromadzenia o nich informacji po prostu. Nowe techniki komputerowego rozpoznawania obrazów znajdują coraz więcej zastosowań, bo pozwalają gromadzić i analizować niebywałą ilość informacji o ludziach, przedmiotach, procesach.

W 2021 roku 1 mld urządzeń wyposażonych w computer vision będzie zasilać systemy monitoringu – przewidują analitycy firmy IHS Markit. A to tylko ułamek sposobów wykorzystania technologii CV.

Podczas webinaru Krzysztof Nogieć, architekt rozwiązań Azure z zespołu ANEGIS, wytłumaczy, jak działa rozpoznawanie obrazów, opowie o różnych możliwościach narzędzi Computer Vision i podpowie, jak można je wykorzystać w procesach biznesowych.

Uczestnicy spotkania dowiedzą się:

  • na czym polega i jak działa algorytm analizy obrazu i wyodrębniania zawartości w usłudze Computer Vision,
  • jakie są zalety korzystania z usług Computer Vision w chmurze Azure,
  • do czego można wykorzystać analizę obrazu i wyodrębniania zawartości,
  • w jakich scenariuszach biznesowych Computer Vision ma już zastosowanie.

Webinar zaplanowaliśmy na 2 grudnia 2020, godzinę 11:00.

Zapraszamy do udziału!

Zarejestruj się już dziś
Zarejestruj się już dziś
Zarejestruj się, aby zaplanować pokaz na żywo lub obejrzeć go na żądanie
Cieszymy się, że weźmiesz udział w webinarze!
W razie pytań – jesteśmy do dyspozycji > gkulpa@anegis.com
Oops! Something went wrong while submitting the form.
🡱