Deep Learning with Python for Android

Leírás

Ennek az alkalmazásnak az a célja, hogy a mélytanulást kedvelőket megismertesse a számítógépes látásmóddal, az alapoktól kezdve, majd a modernebb mély tanulási modellek felé fordulva. A számítógépes látás alkalmazásának mélyreható tanulása kiterjed mind a kép-, mind a videófelismerésre, ideértve a képosztályozást és megjegyzéseket, az objektumfelismerést és a képkeresést, a különféle objektumfelismerési technikákat, a mozgásbecslést, a tárgykövetést a videóban, az emberi cselekvés felismerését és végül a kép stilizációját, szerkesztését és szerkesztését. új képgeneráció. A kurzusprojekt során a hallgatók megtanulják, hogyan építsenek arcfelismerő és manipulációs rendszert, hogy megértsék ennek a technológiának a belső mechanikáját, amely valószínűleg a leghíresebb, és filmekben és tévéműsorokban gyakran bemutatott példája a számítógépes látásnak és az AI-nak.

Fő konkrét téma:

Mi az a mélytanulás?.

Kép alapjai.

Képklasszikus alapismeretek.

Adatkészletek a képklasszikushoz.

Fejlesztési környezetének összehangolása

Első képosztályozó létrehozása.

Paraméterezett tanulás

Optimalizálási módszerek és rendszeresítés.

Neurális hálózat alapjai.

Konvolúciós neurális hálózatok.

Az első CNN képzése.

Modellek mentése és betöltése

LeNet: Kézzel írt számjegyek felismerése.

MiniVGGNet: Mélyrelépés a CNN-ekkel

Tanulási ütemütemezők.

Undertting és Overtting észlelése.

Ellenőrzőpontos modellek.

Hálózati architektúrák megjelenítése.

Számítógépes látás fogalmak és gyakorlati példák

Elkészült CNN-ek a klasszicizáláshoz.

A Python programozás alapvető témakörei.

Adattudományi témák Python-kód példák.

Gépi tanulás kódpéldákkal.