Компьютерное зрение и распознавание изображений с TensorFlow

Компьютерное зрение — это технология, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальный мир, и овладение ею требует прочного понимания архитектур глубокого обучения. Этот курс предоставляет структурированный путь к выходу за рамки простой классификации и выполнению сложных задач, таких как идентификация нескольких объектов в кадре и очерчивание их точных форм. Вы узнаете, как разрабатывать и уточнять нейронные сети, которые могут видеть, находить и классифицировать информацию в цифровых изображениях. К концу этого курса вы сможете внедрить стандартные модели и адаптировать их для решения конкретных проблем визуального распознавания. Что вы узнаете: - Понять основные концепции конверсионных нейронных сетей и обработки пространственных данных - Применять методы трансферного обучения для использования мощных предварительно обученных моделей для пользовательских наборов данных - Создание систем обнаружения объектов с использованием региональных сетей и остаточных сетей - Внедрение методов сегментации изображений, таких как U-Net и Mask R-CNN для идентификации на уровне пикселей - Изучите современные архитектуры зрения, включая введение в трансформаторы зрения - Практика предварительной обработки данных и стратегий дополнения для повышения надежности и точности модели Курс начинается с основной терминологии и архитектурных основ, а затем переходит к конкретным задачам визуального анализа, таким как локализация и сегментация. Вы будете следовать письменным объяснениям и анализировать фрагменты кода, чтобы понять логику современных конвейеров компьютерного зрения. Этот курс предназначен для новичков, интересующихся глубоким обучением и искусственным интеллектом; предыдущий опыт работы с компьютерным зрением не требуется. Начните наращивать свои навыки компьютерного зрения сегодня.