Opisy obrazów z głębokim uczeniem

Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji, aby wypełnić lukę między treściami wizualnymi a językiem ludzkim. Ten kurs prowadzi przez proces tworzenia inteligentnych systemów, które mogą zrozumieć i wyrazić, co dzieje się na obrazie. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie zaprojektować, wdrożyć i ocenić modele głębokiego uczenia zdolne do generowania opisowych podpisów dla dowolnego obrazu. Zyskasz solidne zrozumienie podstawowych architektur i technik, które napędzają nowoczesne systemy podpisów obrazu. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe pojęcia głębokiego uczenia się dla wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego. * Naucz się wstępnie przetwarzać dane obrazu i opisy tekstowe do szkolenia modelu. * Budowanie i szkolenie architektur kodera-dekodera przy użyciu zwojowych sieci neuronowych (CNN) i powtarzających się sieci neuronowych (RNN). * Zastosuj mechanizmy uwagi, aby poprawić jakość i trafność generowanych podpisów obrazu. * Ocena wydajności modeli podpisów obrazu przy użyciu standardowych wskaźników. * Poznaj podstawowe podejścia do wdrażania modeli podpisów obrazu do wnioskowania. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych koncepcji głębokiego uczenia się, postępu poprzez przygotowanie danych, projektowanie architektury modelu, strategie szkoleniowe i ocenę. Będziesz ćwiczyć stosowanie tych pojęć poprzez Ćwiczenia pisemne i fragmenty kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących z podstawową znajomością programowania Pythona, którzy są zainteresowani sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z głębokim uczeniem się lub wizją komputerową. Rozpocznij swoją podróż w ekscytującej dziedzinie analizy obrazów opartej na sztucznej inteligencji już dziś.