Deep Learning with Python for Android

Təsvir

Bu proqramın məqsədi dərin öyrənmə həvəskarını əsaslardan başlayaraq daha müasir dərin öyrənmə modellərinə keçərək kompüter görmə qabiliyyətinə təqdim etməkdir. Kompüter görmə proqramı üçün dərin öyrənmə həm təsvirin, həm də videonun tanınmasını, o cümlədən təsvirin təsnifatı və annotasiyası, obyektin tanınması və təsvirin axtarışı, müxtəlif obyekt aşkarlama üsulları, hərəkətin qiymətləndirilməsi, videoda obyektin izlənməsi, insan hərəkətinin tanınması və nəhayət, təsvirin stilizasiyası, redaktəsi və redaktəsini əhatə edəcək. yeni görüntü nəsli. Kurs layihəsində tələbələr bu texnologiyanın daxili mexanikasını anlamaq üçün sifətin tanınması və manipulyasiya sisteminin necə qurulacağını öyrənəcəklər, yəqin ki, ən məşhur və tez-tez filmlərdə və televiziya şoularında kompüter görmə və AI nümunəsi nümayiş etdirilir.

Əsas Xüsusi Mövzu:

Dərin Öyrənmə nədir?

Şəkil əsasları.

Şəkil Klassiyası Əsasları.

Şəkil Klassikasiyası üçün verilənlər dəsti.

İnkişaf mühitinizi uyğunlaşdırmaq

İlk Image Classier yaradın.

Parametrləşdirilmiş Öyrənmə

Optimallaşdırma üsulları və tənzimləmə.

Neyron şəbəkəsinin əsasları.

Konvolyusiya neyron şəbəkələri.

İlk CNN-inizi Təlim edin.

Modellərinizin saxlanması və yüklənməsi

LeNet: Əlyazma rəqəmlərinin tanınması.

MiniVGGNet: CNN-lərlə daha dərinə getmək

Öyrənmə dərəcəsi planlayıcıları.

Spotting Undertting və Overtting.

Yoxlama modelləri.

Şəbəkə arxitekturasının vizuallaşdırılması.

Kompüter görmə anlayışları və təcrübə nümunələri

Klassikləşdirmə üçün hazır CNN-lər.

Python proqramlaşdırmasının əsas mövzuları.

Məlumat Elmi Mövzuları Python Kodu nümunələri.

Kod nümunələri ilə maşın öyrənməsi.