Głębokie uczenie i sieci neuronowe do klasyfikacji obrazów

Sieci neuronowe stanowią podstawę nowoczesnej sztucznej inteligencji, zasilają wszystko, od wizji komputerowej po generatywną sztuczną inteligencję.Ten kompleksowy kurs pisemny wprowadza podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się i krok po kroku prowadzi przez budowanie praktycznych modeli. Zaczniesz od zrozumienia podstawowej terminologii uczenia maszynowego, procedur wstępnego przetwarzania danych i niezbędnych architektur sieciowych przed wdrożeniem własnych klasyfikatorów. Po ukończeniu tego materiału będziesz w stanie konstruować, oceniać i dostrajać modele sieci neuronowych do rzeczywistych zadań przetwarzania obrazu i wyzwań związanych z nauką o danych. Czego się nauczysz: Poznaj kluczową terminologię głębokiego uczenia się, funkcje strat i techniki optymalizacji; Buduj w pełni połączone i zwijane architektury sieci neuronowych; Przygotuj, wyczyść i powiększ zestawy danych obrazów do treningu; Zastosuj uczenie transferowe za pomocą wstępnie wyszkolonych modeli do rozwiązywania zadań widzenia komputerowego; Ocenić dokładność i dostrajanie modelu Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i podstawowych struktur sieciowych, zanim przejdziemy do napisanych fragmentów kodu i praktycznych przepływów pracy klasyfikacyjnych. Zaprojektowany dla początkujących, ten kurs nie wymaga wcześniejszego głębokiego uczenia się. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować zestaw umiejętności sztucznej inteligencji.