После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Научитесь использовать сверточные нейронные сети в Python
Моделирование изображений часто требует методов глубокого обучения, которые используют данные для обучения нейронных сетевые алгоритмы для выполнения различных задач машинного обучения. Сверточные нейронные сети сети (CNN) — это особенно мощные нейронные сети, которые вы будете использовать для классифицировать различные типы объектов для анализа изображений. Этот четырехчасовой курс научит вас создавать, обучать и оценивать CNN с помощью Keras.Превращение изображений в данные и обучение нейронных сетей классифицировать их — это сложный аспект глубокого обучения с широким спектром применений во всех областях бизнеса и исследований, от помощи сайту электронной коммерции в более эффективном управлении запасами легко, позволяя исследователям рака быстро выявлять опасную меланому.
Откройте для себя CNN в Keras
Первая глава этого курса посвящена тому, как изображения можно рассматривать как данные, и как вы можете использовать Keras для обучения нейронной сети для классификации объектов, найденных в изображения.Во второй главе будут рассмотрены свёртки — фундаментальная часть CNN. Вы сможете узнайте, как они работают с изображениями, и научитесь обучать и настраивать свои Keras CNN с использованием тестовых данных. В последующих главах материал рассматривается подробнее и вы научитесь как создать сеть глубокого обучения.
Создайте собственную нейронную сеть Keras
Вы завершите курс, изучив различные способы отслеживания того, как ну, что делает CNN и как можно повысить их производительность. На данный момент, вы сможете создавать нейронные сети Keras, оптимизировать их и визуализировать их ответы в широком спектре приложений.Предварительные требования
Программа
План курса
1
Обработка изображений с помощью нейронных сетей
Свёрточные нейронные сети обучаются на данных, представленных в изображениях. В этой главе мы исследуем структуру данных в изображениях и научимся использовать Keras для обучения нейронной сети, которая классифицирует объекты на изображениях.
- Введение в свёрточные нейронные сети50 XP
- Изображения как данные: визуализация100 XP
- Изображения как данные: изменение изображений100 XP
- Классификация изображений50 XP
- Унитарное кодирование для представления изображений100 XP
- Оценка классификатора100 XP
- Классификация с помощью Keras50 XP
- Построение нейронной сети100 XP
- Компиляция нейронной сети100 XP
- Обучение модели нейронной сети на данных об одежде100 XP
- Кросс-валидация для оценки нейронной сети100 XP
2
Применение свёрток
Свёртки — это основные строительные блоки свёрточных нейронных сетей. В этой главе вы познакомитесь со свёртками и узнаете, как они работают с данными изображений. Вы также увидите, как включать свёртки в нейронные сети на базе Keras.
3
Углубляемся в архитектуру
Свёрточные нейронные сети приобретают значительную мощность, когда строятся из нескольких слоёв (глубокие сети). В этой главе вы научитесь объединять несколько свёрточных слоёв в глубокую сеть. Вы также узнаете, как отслеживать количество параметров по мере роста сети и как управлять этим числом.
4
Понимание и улучшение глубоких свёрточных сетей
Существует множество способов улучшить обучение нейронных сетей. В этой главе мы сосредоточимся на отслеживании качества работы сети и рассмотрим подходы к совершенствованию свёрточных нейронных сетей.
Моделирование изображений с помощью Keras
Курс
завершён
