После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Этот курс по глубокому обучению для изображений с использованием PyTorch даст вам практические навыки и знания, необходимые для достижения успеха в классификации изображений, обнаружении объектов, сегментации и генерации.
Классифицируйте изображения с помощью сверточных нейронных сетей (CNN)
Вы научитесь применять CNN для бинарной и многоклассовой классификации изображений и поймёте, как использовать предварительно обученные модели в PyTorch. С помощью ограничивающих рамок вы также сможете обнаруживать объекты на изображении и оценивать эффективность моделей распознавания объектов.Сегментируйте изображения, применяя маски
Изучите сегментацию изображений, включая семантическую, инстансную и паноптическую сегментацию, применяя маски к изображениям, и узнайте о различных архитектурах моделей, необходимых для каждого типа сегментации.Генерируйте изображения с помощью GAN
Наконец, вы узнаете, как создавать собственные изображения с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN). Вы освоите навыки создания и обучения глубоких сверточных GAN (DCGAN) и узнаете, как оценивать качество и разнообразие сгенерированных изображений.К концу этого курса вы приобретёте навыки и опыт работы с различными задачами обработки изображений с использованием моделей PyTorch.Предварительные требования
Программа
План курса
1
Классификация изображений с помощью свёрточных нейронных сетей
Изучите классификацию изображений с помощью свёрточных нейронных сетей, разберитесь в различиях между моделями бинарной и многоклассовой классификации, а также узнайте, как применять трансферное обучение для классификации изображений в PyTorch.
- Бинарная и многоклассовая классификация изображений50 XP
- Количество классов50 XP
- Модель бинарной классификации100 XP
- Модель многоклассовой классификации100 XP
- Свёрточные слои для изображений50 XP
- RGB, оттенки серого или альфа-канал?50 XP
- Добавление нового свёрточного слоя100 XP
- Создание последовательного блока100 XP
- Работа с предобученными моделями50 XP
- Сохранение и загрузка модели100 XP
- Загрузка предобученной модели100 XP
- Классификация изображений с помощью ResNet100 XP
2
Распознавание объектов
Научитесь обнаруживать объекты на изображениях, предсказывая ограничивающие рамки вокруг них, и оценивать качество работы моделей распознавания объектов.
3
Сегментация изображений
Познакомьтесь с тремя типами сегментации изображений — семантической, экземплярной и паноптической, — их областями применения и подходящими архитектурами моделей машинного обучения для каждого из них.
4
Генерация изображений с помощью GAN
Генерируйте совершенно новые изображения с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN). Научитесь строить и обучать глубокую свёрточную GAN, а также оценивать качество и разнообразие её результатов.
Глубокое обучение для работы с изображениями на PyTorch
Курс
завершён
