bart
PRO
- Сообщения
- 44.610
- Реакции
- 22.530
Глубокое обучение для компьютерного зрения
Deep Learning for Computer Vision
udemy
Компьютерное зрение — это область глубокого обучения, посвященная интерпретации и пониманию изображений. Он используется, чтобы помочь научить компьютеры «видеть» и использовать визуальную информацию для выполнения визуальных задач.
Модели компьютерного зрения предназначены для преобразования визуальных данных на основе функций и контекстной информации, выявленных во время обучения. Это позволяет моделям интерпретировать изображения и применять эти интерпретации к задачам прогнозирования или принятия решений.
Обработка изображений включает изменение или улучшение изображений для получения нового результата. Это может включать оптимизацию яркости или контрастности, увеличение разрешения, размытие конфиденциальной информации или обрезку. Разница между обработкой изображений и компьютерным зрением заключается в том, что первая не обязательно требует идентификации контента.
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях.
Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, машинный перевод, биоинформатика, разработка лекарств, анализ медицинских изображений, проверка материалов и настольные игры. программы, где они дали хорошие результаты
Искусственные нейронные сети (ИНС) были вдохновлены обработкой информации и распределенными коммуникационными узлами в биологических системах. ИНС имеют различные отличия от биологического мозга.
Keras — наиболее часто используемая среда глубокого обучения. Keras следует передовым методам снижения когнитивной нагрузки: он предлагает API-интерфейсы, сводит к минимуму количество действий пользователя, необходимых для обычных случаев использования, и предоставляет четкие и действенные сообщения об ошибках.
В рамках курса рассматриваются следующие темы
Продажник:
Скачать:
Deep Learning for Computer Vision
udemy
Компьютерное зрение — это область глубокого обучения, посвященная интерпретации и пониманию изображений. Он используется, чтобы помочь научить компьютеры «видеть» и использовать визуальную информацию для выполнения визуальных задач.
Модели компьютерного зрения предназначены для преобразования визуальных данных на основе функций и контекстной информации, выявленных во время обучения. Это позволяет моделям интерпретировать изображения и применять эти интерпретации к задачам прогнозирования или принятия решений.
Обработка изображений включает изменение или улучшение изображений для получения нового результата. Это может включать оптимизацию яркости или контрастности, увеличение разрешения, размытие конфиденциальной информации или обрезку. Разница между обработкой изображений и компьютерным зрением заключается в том, что первая не обязательно требует идентификации контента.
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях.
Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, машинный перевод, биоинформатика, разработка лекарств, анализ медицинских изображений, проверка материалов и настольные игры. программы, где они дали хорошие результаты
Искусственные нейронные сети (ИНС) были вдохновлены обработкой информации и распределенными коммуникационными узлами в биологических системах. ИНС имеют различные отличия от биологического мозга.
Keras — наиболее часто используемая среда глубокого обучения. Keras следует передовым методам снижения когнитивной нагрузки: он предлагает API-интерфейсы, сводит к минимуму количество действий пользователя, необходимых для обычных случаев использования, и предоставляет четкие и действенные сообщения об ошибках.
В рамках курса рассматриваются следующие темы
- Введение в глубокое обучение
- Искусственные нейронные сети (ИНС)
- Функции активации
- Функции потерь
- Градиентный спуск
- Оптимизатор
- Обработка изображений
- Convnets (CNN), практические занятия с CNN
- Градиенты и обратное распространение — Математика
- Градиентный спуск
- Математика
- Обработка изображений/резюме – продвинутый уровень
- Генератор данных изображения
- Генератор данных изображений — увеличение данных
- VGG16 - предварительно обученная сеть
- VGG16 — с улучшениями кода
- Функциональный API
- Введение в функциональный API
- Модель с несколькими входами и несколькими выходами
- Сегментация изображения
- Объединение
- Максимум, Среднее, Глобальное
- Модель ResNet
- Обзор реснета
- Концептуальная модель Resnet
- демо реснет
- Восприятие
- Разделимая по глубине свертка
- Обзор концепции
- Концептуальная модель Xception
- Демо-версия
- Визуализируйте фильтры Convnet
- Программисты Python, аспиранты машинного обучения, аспиранты глубокого обучения
- питон
Продажник:
Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
