Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Kursus ini tentang deep learning untuk gambar menggunakan PyTorch akan membekali Anda dengan keterampilan praktis dan pengetahuan yang diperlukan untuk menguasai klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi, dan generasi.
Klasifikasikan gambar menggunakan jaringan saraf konvolusional (CNN)
Anda akan menerapkan Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) untuk klasifikasi gambar biner dan multi-kelas, serta memahami cara memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya dalam PyTorch. Dengan kotak batas, Anda juga dapat mendeteksi objek dalam sebuah gambar dan mengevaluasi kinerja model pengenalan objek.Membagi gambar dengan menerapkan masker
Jelajahi segmentasi gambar, termasuk segmentasi semantik, segmentasi instance, dan segmentasi panoptik, dengan menerapkan masker pada gambar, dan pelajari arsitektur model yang berbeda yang diperlukan untuk setiap jenis segmentasi.Membuat gambar dengan GANs
Akhirnya, Anda akan belajar cara menghasilkan gambar sendiri menggunakan Jaringan Adversarial Generatif (GAN). Anda akan mempelajari keterampilan untuk membangun dan melatih Deep Convolutional GANs (DCGANs) serta cara mengevaluasi kualitas dan keragaman gambar yang dihasilkan.Pada akhir kursus ini, Anda akan memperoleh keterampilan dan pengalaman untuk bekerja dengan berbagai tugas pemrosesan gambar menggunakan model PyTorch.Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Klasifikasi Gambar dengan CNN
Pelajari klasifikasi gambar dengan CNN, perbedaan antara model klasifikasi gambar biner dan multi-kelas, serta cara menggunakan transfer learning untuk klasifikasi gambar di PyTorch.
- Klasifikasi gambar biner dan multi-kelas50 XP
- Jumlah kelas50 XP
- Model klasifikasi biner100 XP
- Model klasifikasi multi-kelas100 XP
- Lapisan konvolusional untuk citra50 XP
- RGB, grayscale, atau alpha?50 XP
- Menambahkan lapisan konvolusional baru100 XP
- Membuat blok sequential100 XP
- Bekerja dengan model terlatih sebelumnya50 XP
- Menyimpan dan memuat model100 XP
- Memuat model pra-latih100 XP
- Klasifikasi gambar dengan ResNet100 XP
2
Pengenalan Objek
Deteksi objek dalam gambar dengan memprediksi bounding box di sekelilingnya dan evaluasi kinerja model pengenalan objek.
3
Segmentasi Gambar
Pelajari tiga jenis segmentasi gambar (semantik, instance, dan panoptik), penerapannya, serta arsitektur model Machine Learning yang tepat untuk masing-masingnya.
4
Pembuatan Gambar dengan GAN
Hasilkan gambar baru sepenuhnya dengan Generative Adversarial Networks (GAN). Pelajari cara membangun dan melatih Deep Convolutional GAN, serta cara mengevaluasi kualitas dan variasi Hasilnya.
Deep Learning untuk Gambar dengan PyTorch
Kursus
Selesai
