Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Este curso sobre aprendizado profundo para imagens usando PyTorch vai te dar as habilidades práticas e o conhecimento pra se destacar em classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação e geração.
Classifique imagens com redes neurais convolucionais (CNNs)
Você vai usar CNNs pra classificar imagens binárias e multiclasse e entender como usar modelos pré-treinados no PyTorch. Com as caixas delimitadoras, você também vai poder detectar objetos dentro de uma imagem e avaliar o desempenho dos modelos de reconhecimento de objetos.Segmente imagens usando máscaras
Explore a segmentação de imagens, incluindo segmentação semântica, de instância e panóptica, aplicando máscaras às imagens e conheça as diferentes arquiteturas de modelo necessárias para cada tipo de segmentação.Crie imagens com GANs
Por fim, você vai aprender a criar suas próprias imagens usando Redes Adversárias Generativas (GANs). Você vai aprender a criar e treinar GANs convolucionais profundas (DCGANs) e a avaliar a qualidade e a diversidade das imagens geradas.No final deste curso, você vai ter as habilidades e a experiência necessárias para trabalhar com várias tarefas relacionadas a imagens usando modelos PyTorch.Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Classificação de Imagens com CNNs
Aprenda sobre classificação de imagens com CNNs, a diferença entre modelos de classificação binária e multiclasse e como usar transferência de aprendizado para classificação de imagens no PyTorch.
- Classificação de imagens binária e multiclasse50 XP
- O número de classes50 XP
- Modelo de classificação binária100 XP
- Modelo de classificação multiclasse100 XP
- Camadas convolucionais para imagens50 XP
- RGB, tons de cinza ou alfa?50 XP
- Adicionando uma nova camada convolucional100 XP
- Criando um bloco sequencial100 XP
- Trabalhando com modelos pré-treinados50 XP
- Salvar e carregar um modelo100 XP
- Carregando um modelo pré-treinado100 XP
- Classificação de imagens com ResNet100 XP
2
Reconhecimento de Objetos
Detecte objetos em imagens prevendo caixas delimitadoras ao redor deles e avalie o desempenho de modelos de reconhecimento de objetos.
3
Segmentação de Imagens
Aprenda sobre os três tipos de segmentação de imagens (semântica, por instância e panóptica), suas aplicações e as arquiteturas de modelos de machine learning apropriadas para cada uma.
4
Geração de Imagens com GANs
Gere imagens totalmente novas com Generative Adversarial Networks (GANs). Aprenda a construir e treinar uma Deep Convolutional GAN e como avaliar a qualidade e a variedade de suas saídas.
Deep Learning para Imagens com PyTorch
Curso
concluído
