Computer Vision en CNN's met TensorFlow

Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door het ontwerpen, trainen en verfijnen van beeldherkenningsalgoritmen met TensorFlow, een open-source algoritme voor het trainen van neuraal netwerken. U gaat van het begrijpen van basisconcepten voor machine learning naar het bouwen van robuuste convolutionele neurale netwerken (CNN's) Door het verkennen van beeldvoorverwerking, data-augmentation en modeloptimalisatie, krijgt u de praktische vaardigheden die nodig zijn om de uitdagingen van beeldclassificatie in de echte wereld aan te pakken. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele mechanica van convolutionele lagen, pooling en functie-extractie. - Bouw en train beeldclassificatiemodellen met TensorFlow en Keras. - Pas technieken voor gegevensvergroting toe om overfitting te voorkomen en modelgeneralisatie te verbeteren. - Implementeer moderne datapijpleidingen met behulp van de tf.data API voor efficiënt laden van afbeeldingen. - Maak gebruik van overdrachtsleer door vooraf getrainde modellen aan te passen voor aangepaste visietaken. - Optimaliseer modelprestaties met behulp van regularisatie, dropout en afstemming van de leersnelheid. De cursus begint met kernterminologie en de basisconcepten van visuele patroonherkenning voordat u stapsgewijze code-uitleg, modelevaluatie en optimalisatiestrategieën gaat gebruiken. Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars, data-enthousiastelingen en aspirant-AI-beoefenaars met een basiskennis van Python.Er is geen eerdere diepe leerervaring vereist. Begin vandaag nog met lezen om uw eerste intelligente visuele herkenningssystemen te bouwen.