Wprowadzenie do wizji komputerowej z głębokim uczeniem się

Wizja komputerowa jest podstawową technologią samodzielnie prowadzących samochodów, rozpoznawania twarzy i zautomatyzowanej diagnostyki medycznej.Jeśli chcesz zrozumieć, jak komputery interpretują i analizują dane wizualne, opanowanie głębokiego uczenia się jest niezbędnym pierwszym krokiem. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady widzenia komputerowego i głębokiego uczenia się.Będziesz rozwijać się od zrozumienia podstawowej reprezentacji obrazu do budowania i oceny własnych sieci neuronowych do zadań wizualnych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia cyfrowej reprezentacji i przetwarzania obrazu - Buduj zwojowe sieci neuronowe (CNN) do klasyfikowania obrazów - Zastosuj uczenie transferowe przy użyciu wstępnie wyszkolonych nowoczesnych architektur do rozwiązywania złożonych zadań - Wdrażaj podstawowe strategie wykrywania obiektów i segmentacji obrazu - Oceń wydajność modelu za pomocą standardowych wskaźników widzenia komputerowego - Ćwicz modele szkoleniowe przy użyciu nowoczesnych bibliotek głębokiego uczenia Pythona Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć w zakresie przetwarzania obrazu i sieci neuronowych, zanim przejdziemy do praktycznych architektur modeli i technik oceny.Uczysz się poprzez jasne wyjaśnienia, podziały koncepcyjne i przewodniki po kodzie krok po kroku. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy są nowicjuszami w sztucznej inteligencji i wizji komputerowej.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z głębokim uczeniem się, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Rozpocznij swoją podróż w świat wizualnej AI już dziś.