Wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów za pomocą TensorFlow

Wizja komputerowa to technologia, która pozwala maszynom interpretować i rozumieć świat wizualny, a jej opanowanie wymaga solidnego zrozumienia architektur głębokiego uczenia się. Ten kurs zapewnia uporządkowaną ścieżkę, aby wyjść poza prostą klasyfikację i wykonywać złożone zadania, takie jak identyfikacja wielu obiektów w ramce i określanie ich dokładnych kształtów. Nauczysz się projektować i udoskonalać sieci neuronowe, które mogą widzieć, lokalizować i kategoryzować informacje na obrazach cyfrowych.Pod koniec tego kursu będziesz w stanie wdrożyć standardowe modele branżowe i dostosować je do rozwiązywania konkretnych problemów z rozpoznawaniem wizualnym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia splotowych sieci neuronowych i przetwarzania danych przestrzennych - Zastosuj techniki uczenia się transferu, aby wykorzystać potężne wstępnie wyszkolone modele dla niestandardowych zestawów danych - Buduj systemy wykrywania obiektów przy użyciu regionalnych architektur sieciowych i resztkowych - Wdrożenie metod segmentacji obrazu, takich jak U-Net i Mask R-CNN do identyfikacji na poziomie pikseli - Poznaj nowoczesne architektury wizji, w tym wprowadzenie do Vision Transformers - Ćwicz strategie wstępnego przetwarzania i powiększania danych, aby poprawić solidność i dokładność modelu Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstaw architektury, a następnie przechodzi przez konkretne zadania wizyjne, takie jak lokalizacja i segmentacja.Będziesz śledzić pisemne wyjaśnienia i analizować fragmenty kodu, aby zrozumieć logikę nowoczesnych potoków wizji komputerowej. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących zainteresowanych głębokim uczeniem się i sztuczną inteligencją; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z wizją komputerową.Zacznij budować swoje umiejętności widzenia komputerowego już dziś.