Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
PyTorch kullanarak görüntüler için derin öğrenme üzerine olan bu kurs, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon ve üretme alanlarında başarılı olmak için gerekli pratik becerileri ve bilgileri size kazandıracaktır.
Görüntüleri evrişimli sinir ağları (CNN) ile sınıflandırın
CNN'leri ikili ve çok sınıflı görüntü sınıflandırması için uygulayacak ve PyTorch'ta önceden eğitilmiş modelleri nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz. Sınırlayıcı kutularla, bir görüntüdeki nesneleri algılayabilir ve nesne tanıma modellerinin performansını değerlendirebilirsiniz.Maskeler uygulayarak görüntüleri bölümlere ayırın
Görüntülere maskeler uygulayarak semantik, örnek ve panoptik segmentasyon dahil olmak üzere görüntü segmentasyonunu keşfedin ve her segmentasyon türü için gerekli olan farklı model mimarileri hakkında bilgi edinin.GAN'larla görüntüler oluşturun
Son olarak, Generative Adversarial Networks (GAN) kullanarak kendi görüntülerinizi nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Derin Evrişimli GAN'lar (DCGAN'lar) oluşturma ve eğitme becerilerini ve üretilen görüntülerin kalitesini ve çeşitliliğini değerlendirme yöntemlerini öğreneceksiniz.Bu kursun sonunda, PyTorch modellerini kullanarak çeşitli görüntü görevlerinde çalışmak için gerekli beceri ve deneyimi kazanmış olacaksınız.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
CNN'lerle Görüntü Sınıflandırma
CNN'lerle görüntü sınıflandırmayı, ikili ve çok sınıflı görüntü sınıflandırma modelleri arasındaki farkı ve PyTorch'ta aktarım öğrenimini kullanarak görüntü sınıflandırmayı öğren.
- İkili ve çok sınıflı görüntü sınıflandırma50 XP
- Sınıf sayısı50 XP
- İkili sınıflandırma modeli100 XP
- Çok sınıflı sınıflandırma modeli100 XP
- Görseller için evrişim katmanları50 XP
- RGB, gri tonlama mı, yoksa alfa mı?50 XP
- Yeni bir evrişim katmanı ekleme100 XP
- Ardışık bir blok oluşturma100 XP
- Önceden eğitilmiş modellerle çalışma50 XP
- Bir modeli kaydet ve yükle100 XP
- Önceden eğitilmiş bir modeli yükleme100 XP
- ResNet ile görüntü sınıflandırma100 XP
2
Nesne Tanıma
Görüntülerde nesneleri etraflarına sınırlayıcı kutular tahmin ederek tespit et ve nesne tanıma modellerinin performansını değerlendir.
3
Görüntü Bölütleme
Üç tür görüntü bölütlemeyi (anlamsal, örnek ve panoramik), bunların uygulamalarını ve her biri için uygun Machine Learning model mimarilerini öğren.
4
GAN'lerle Görüntü Üretimi
Generative Adversarial Networks (GANs) ile tamamen yeni görüntüler üret. Derin Evrişimsel bir GAN kurmayı ve eğitmeyi, ayrıca çıktılarının kalite ve çeşitliliğini nasıl değerlendireceğini öğren.
PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning
Kurs
Tamamlandı
