Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Dieser Kurs über Deep Learning für Bilder mit PyTorch gibt dir die praktischen Fähigkeiten und das Wissen, um bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Generierung richtig gut zu werden.
Bilder mit Convolutional Neural Networks (CNNs) klassifizieren
Du wirst CNNs für die Klassifizierung von binären und mehrklassigen Bildern anwenden und lernen, wie du in PyTorch vorab trainierte Modelle nutzen kannst. Mit Begrenzungsrahmen kannst du auch Objekte in einem Bild erkennen und die Leistung von Objekterkennungsmodellen checken.Bilder durch Masken segmentieren
Probier mal die Bildsegmentierung aus, zum Beispiel semantische, Instanz- und panoptische Segmentierung, indem du Masken auf Bilder anwendest, und lerne die verschiedenen Modellarchitekturen kennen, die für jede Art der Segmentierung nötig sind.Bilder mit GANs erstellen
Zum Schluss lernst du, wie du mit Generative Adversarial Networks (GANs) deine eigenen Bilder erstellen kannst. Du lernst, wie man Deep Convolutional GANs (DCGANs) baut und trainiert und wie man die Qualität und Vielfalt der erzeugten Bilder bewertet.Am Ende dieses Kurses hast du die Fähigkeiten und Erfahrungen, um mit PyTorch-Modellen verschiedene Bildbearbeitungsaufgaben zu erledigen.Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Bildklassifikation mit CNNs
Lerne die Bildklassifikation mit CNNs kennen, den Unterschied zwischen binären und Mehrklassen-Bildklassifikationsmodellen und wie du Transfer Learning für die Bildklassifikation in PyTorch nutzt.
- Binäre und mehrklassige Bildklassifikation50 XP
- Die Anzahl der Klassen50 XP
- Binäres Klassifikationsmodell100 XP
- Mehrklassen-Klassifikationsmodell100 XP
- Faltungsschichten für Bilder50 XP
- RGB, Graustufen oder Alpha?50 XP
- Eine neue Convolutional-Schicht hinzufügen100 XP
- Einen Sequential-Block erstellen100 XP
- Arbeiten mit vortrainierten Modellen50 XP
- Ein Modell speichern und laden100 XP
- Ein vortrainiertes Modell laden100 XP
- Bildklassifikation mit ResNet100 XP
2
Objekterkennung
Erkenne Objekte in Bildern, indem du Begrenzungsrahmen um sie vorhersagst, und bewerte die Leistung von Objekterkennungsmodellen.
3
Bildsegmentierung
Lerne die drei Arten der Bildsegmentierung kennen (semantisch, Instanz und panoptisch), ihre Einsatzgebiete und die passenden Machine-Learning-Architekturen für jede davon.
4
Bildgenerierung mit GANs
Erzeuge völlig neue Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs). Lerne, ein Deep Convolutional GAN zu erstellen und zu trainieren und wie du die Qualität und Vielfalt seiner Ausgaben bewertest.
Deep Learning für Bilder mit PyTorch
Kurs
abgeschlossen
