Deep Learning with Python for Android

Descripción

El objetivo de esta aplicación es presentar a los entusiastas del aprendizaje profundo la visión por computadora, comenzando desde lo básico y luego pasando a modelos de aprendizaje profundo más modernos. El aprendizaje profundo para la aplicación de visión por computadora cubrirá el reconocimiento de imágenes y videos, incluida la clasificación y anotación de imágenes, el reconocimiento de objetos y la búsqueda de imágenes, varias técnicas de detección de objetos, estimación de movimiento, seguimiento de objetos en video, reconocimiento de acciones humanas y, finalmente, estilización, edición y edición de imágenes. nueva generación de imágenes. En el proyecto del curso, los estudiantes aprenderán a construir un sistema de reconocimiento y manipulación de rostros para comprender la mecánica interna de esta tecnología, probablemente el ejemplo de visión por computadora e IA más famoso y demostrado a menudo en películas y programas de televisión.

Tema Específico Principal:

¿Qué es el Aprendizaje Profundo?.

Fundamentos de la imagen.

Conceptos básicos de clasificación de imágenes.

Conjuntos de datos para la clasificación de imágenes.

Configuración de su entorno de desarrollo

Crear primera imagen Classier.

Aprendizaje parametrizado

Métodos de Optimización y Regularización.

Fundamentos de Redes Neuronales.

Redes Neuronales Convolucionales.

Capacitación de su primera CNN.

Guardar y cargar sus modelos

LeNet: Reconocimiento de dígitos escritos a mano.

MiniVGGNet: Profundizando con las CNN

Programadores de tasa de aprendizaje.

Spotting Undertting y Overtting.

Modelos de puntos de control.

Visualización de arquitecturas de red.

Conceptos de visión artificial y ejemplos prácticos

CNN listos para usar para la clasificación.

Temas básicos de programación en Python.

Temas de ciencia de datos Ejemplos de código de Python.

Aprendizaje automático con ejemplos de código.