PyTorch Computer Vision: Przewodnik dla początkujących do głębokiego uczenia się

Wizja komputerowa zmienia przemysł, od autonomicznej jazdy po diagnostykę medyczną. Zrozumienie, w jaki sposób komputery interpretują dane wizualne, jest jedną z najcenniejszych umiejętności w nowoczesnej technologii. W tym kursie tekstowym przejdziesz od kompletnego początkującego do pewnego praktyka zdolnego do budowania i trenowania sieci neuronowych. Poznasz podstawowe podstawy koncepcyjne głębokiego uczenia się, a następnie zastosujesz je do rzeczywistych zadań wizualnych za pomocą PyTorch, standardowej w branży platformy sztucznej inteligencji. Czego się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć sieci neuronowych i widzenia komputerowego; Budowanie i trenowanie zwojowych sieci neuronowych od podstaw za pomocą PyTorch; Przygotuj i wstępnie przetwarzaj niestandardowe zestawy danych obrazów za pomoca nowoczesnych potoków danych PyTorc; Zastosuj uczenie transferowe, aby dostosować wstępne szkolenia do niestandardowych zadań klasyfikacji; Ocena Konfigurowanie pętli treningowych, funkcji strat i optymalizatorów w celu poprawy wydajności modelu.Użyj funkcji szkoleniowych, aby poprawić wydajność modelu, konfigurując pętle treningowe, funkcje strat i narzędzia optymalizujące. Ten kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstaw tensora, zanim poprowadzi Cię przez budowę i udoskonalenie pierwszego klasyfikatora obrazu. Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, studiować uporządkowane fragmenty kodu i pracować przez praktyczne ćwiczenia pisemne mające na celu utrwalenie zrozumienia. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących z podstawową wiedzą Pythona, którzy chcą wejść w dziedzinę sztucznej inteligencji, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał wizji komputerowej i zbudować swoje pierwsze inteligentne modele.