Kurs
Deep Learning für Bilder mit PyTorch
ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 06/2025
PyTorchArtificial Intelligence4 Std.16 Videos58 Übungen4,700 XP12,613Leistungsnachweis
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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
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
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.
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
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