Visione Artificiale e Riconoscimento di Immagini con TensorFlow

La visione artificiale è la tecnologia che permette alle macchine di interpretare e comprendere il mondo visivo, e padroneggiarla richiede una solida comprensione delle architetture di deep learning. Questo corso fornisce un percorso strutturato per andare oltre la semplice classificazione ed eseguire compiti complessi come l'identificazione di più oggetti in un frame e la delineazione delle loro forme esatte. Imparerai a progettare e perfezionare reti neurali in grado di vedere, localizzare e categorizzare le informazioni all'interno delle immagini digitali. Alla fine di questo corso, sarai in grado di implementare modelli standard del settore e adattarli per risolvere specifici problemi di riconoscimento visivo. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle reti neurali convoluzionali e dell'elaborazione dei dati spaziali - Applicare tecniche di transfer learning per sfruttare potenti modelli pre-addestrati per dataset personalizzati - Costruire sistemi di rilevamento oggetti utilizzando architetture regional-CNN e reti residuali - Implementare metodi di segmentazione di immagini come U-Net e Mask R-CNN per l'identificazione a livello di pixel - Esplorare architetture di visione moderne, inclusa un'introduzione ai Vision Transformers - Praticare strategie di pre-elaborazione e aumento dei dati per migliorare la robustezza e l'accuratezza del modello Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi architettoniche prima di progredire attraverso compiti di visione specifici come la localizzazione e la segmentazione. Seguirai spiegazioni scritte e analizzerai frammenti di codice per comprendere la logica alla base delle moderne pipeline di visione artificiale. Questo corso è progettato per i principianti interessati al deep learning e all'intelligenza artificiale; non è richiesta alcuna esperienza precedente con la visione artificiale. Inizia oggi a costruire le tue competenze di visione artificiale.