Подзаголовки изображений с глубоким обучением

Используйте возможности искусственного интеллекта, чтобы преодолеть разрыв между визуальным контентом и человеческим языком. Этот курс поможет вам пройти через процесс создания интеллектуальных систем, которые могут понимать и выражать происходящее на изображении. К концу курса вы сможете разрабатывать, внедрять и оценивать модели глубинного обучения, способные генерировать описательные подписи для любого заданного изображения. Вы получите хорошее представление об основных архитектурах и методах, которые управляют современными системами субтитров. Что вы узнаете: * Понять основные концепции глубинного обучения для компьютерного зрения и обработки естественного языка. * Учимся предварительной обработке данных изображений и текстовых описаний для обучения модели. * Создание и обучение архитектур кодеров-декодеров с использованием конверсионных нейронных сетей (КНС) и рекурсивных нейросетей (РНС). * Применение механизмов привлечения внимания для повышения качества и актуальности генерируемых изображений. * Оценка эффективности моделей субтитрования изображений с использованием стандартных показателей. * Изучение фундаментальных подходов к развертыванию моделей субтитрования изображений для вывода. Этот курс начинается с введения в основные концепции глубинного обучения, продвигаясь через подготовку данных, проектирование архитектуры модели, стратегии обучения и оценку. Вы будете практиковать применение этих концепций через письменные упражнения и фрагменты кода. Этот курс предназначен для начинающих с базовыми знаниями программирования на Python, которые интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением. Не требуется предыдущий опыт работы с глубоким обучением или компьютерным зрением. Начните свое путешествие в увлекательную область понимания изображений с помощью искусственного интеллекта сегодня.