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Deep Learning for computer vis ícone

1.0 by fuzzysystemzone


Sep 6, 2020

Sobre este Deep Learning for computer vis

Aprenda Aprendizagem Profunda com Python Tutorial Guia Completo Off-line

O aprendizado profundo acrescentou um grande impulso ao campo já em rápido desenvolvimento da visão computacional. Com o aprendizado profundo, muitas novas aplicações de técnicas de visão computacional foram introduzidas e agora estão se tornando parte de nossas vidas diárias. Isso inclui reconhecimento e indexação de rosto, estilização de fotos ou visão de máquina em carros autônomos.

O objetivo deste aplicativo é apresentar aos entusiastas do aprendizado profundo a visão computacional, começando do básico e depois se voltando para modelos de aprendizado profundo mais modernos. O aprendizado profundo para o aplicativo de visão computacional cobrirá o reconhecimento de imagem e vídeo, incluindo classificação e anotação de imagem, reconhecimento de objeto e pesquisa de imagem, várias técnicas de detecção de objeto, estimativa de movimento, rastreamento de objeto em vídeo, reconhecimento de ação humana e, finalmente, estilização de imagem, edição e nova geração de imagens. No projeto do curso, os alunos aprenderão como construir um sistema de reconhecimento e manipulação de face para entender a mecânica interna desta tecnologia, provavelmente a mais conhecida e frequentemente demonstrada em filmes e programas de TV como exemplo de visão computacional e IA.

Tópico específico principal:

✔ O que é Deep Learning ?.

✔ Fundamentos de imagem.

✔ Noções básicas de classificação de imagens.

✔ Conjuntos de dados para classificação de imagens.

✔ Configurando Seu Ambiente de Desenvolvimento

✔ Crie o primeiro classificador de imagens.

✔ Aprendizagem parametrizada

✔ Métodos de Otimização e Regularização.

✔ Fundamentos de redes neurais.

✔ Redes neurais convolucionais.

✔ Treine seu primeiro CNN.

✔ Salvando e carregando seus modelos

✔ LeNet: Reconhecimento de dígitos manuscritos.

✔ MiniVGGNet: Aprofundando as CNNs

✔ Programadores de taxas de aprendizagem.

✔ Spotting Under fitting e Over fitting.

✔ Modelos de checkpoint.

✔ Visualização de arquiteturas de rede.

✔ Conceitos de visão computacional e exemplos práticos

✔ CNNs prontos para uso para classificação.

✔ Tópicos centrais de programação Python.

✔ Exemplos de códigos Python de tópicos de ciência de dados.

✔ Aprendizado de máquina com exemplos de código.

Novidades da Última Versão 1.0

Last updated on Sep 6, 2020

Minor bug fixes and improvements. Install or update to the newest version to check it out!

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