Przejdź do głównej treści
Strona głównaPyTorch

Kurs

Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch

ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 06.2025
Zastosuj PyTorch do obrazów i używaj modeli deep learning do wykrywania obiektów z bounding boxes oraz generowania image segmentation.
Zacznij kurs za darmo
PyTorchArtificial Intelligence
4 godz.
16 filmów
58 Ćwiczeń
4,700 XP
12,574
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Ten kurs głębokiego uczenia dla obrazów z wykorzystaniem PyTorch wyposaży Cię w praktyczne umiejętności i wiedzę potrzebne do osiągnięcia doskonałości w klasyfikacji obrazów, wykrywaniu obiektów, segmentacji i generowaniu.

Klasyfikuj obrazy za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)

Zastosujesz CNN do binarnej i wieloklasowej klasyfikacji obrazów oraz zrozumiesz, jak wykorzystywać wstępnie wytrenowane modele w PyTorch. Dzięki ramkom ograniczającym będziesz także w stanie wykrywać obiekty na obrazie i oceniać skuteczność modeli rozpoznawania obiektów.

Segmentuj obrazy, stosując maski

Poznaj segmentację obrazów, w tym segmentację semantyczną, instancyjną i panoptyczną, poprzez nakładanie masek na obrazy oraz dowiedz się więcej o różnych architekturach modeli potrzebnych do każdego typu segmentacji.

Generuj obrazy za pomocą GAN-ów

Na koniec nauczysz się, jak generować własne obrazy za pomocą generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). Nauczysz się umiejętności potrzebnych do budowania i trenowania głębokich konwolucyjnych GAN-ów (DCGAN-ów) oraz tego, jak oceniać jakość i różnorodność generowanych obrazów.Pod koniec tego kursu zdobędziesz umiejętności i doświadczenie potrzebne do pracy z różnymi zadaniami związanymi z obrazami przy użyciu modeli PyTorch.

Wymagania wstępne

Intermediate Deep Learning with PyTorch
1

Image Classification with CNNs

Learn about image classification with CNNs, the difference between the binary and multi-class image classification models, and how to use transfer learning for image classification in PyTorch.
Zacznij rozdział
2

Object Recognition

Detect objects in images by predicting bounding boxes around them and evaluate the performance of object recognition models.
Zacznij rozdział
Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.