Deep Learning with Python

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.