Deep Learning for computer vis

ディープラーニングは、すでに急速に発展しているコンピュータービジョンの分野に大きな前進をもたらしました。ディープラーニングにより、コンピュータビジョン技術の多くの新しいアプリケーションが導入され、現在私たちの日常生活の一部になっています。これらには、自動運転車での顔認識とインデックス作成、写真のスタイル設定またはマシンビジョンが含まれます。

このアプリの目的は、ディープラーニングマニアをコンピュータビジョンに紹介することです。基本から始めて、より近代的なディープラーニングモデルに目を向けます。コンピュータービジョンアプリのディープラーニングは、画像の分類と注釈、オブジェクトの認識と画像の検索、さまざまなオブジェクトの検出手法、動きの推定、ビデオでのオブジェクトの追跡、人間の行動の認識、最後に画像のスタイル設定、編集、新しい画像生成。コースプロジェクトでは、このテクノロジーの内部メカニズムを理解するために、顔認識と操作システムを構築する方法を学びます。おそらく最も有名で、コンピュータービジョンとAIの例として映画やテレビ番組でよく示されます。

主な特定のトピック：

Deepディープラーニングとは？

✔画像の基礎。

✔画像分類の基本。

Image画像分類用のデータセット。

Your開発環境の構成

First最初の画像分類子を作成します。

✔パラメータ化学習

✔最適化方法と正則化。

✔ニューラルネットワークの基礎。

✔畳み込みニューラルネットワーク。

First初めてのCNNのトレーニング。

Yourモデルの保存と読み込み

✔LeNet：手書き数字の認識。

✔MiniVGGNet：CNNでさらに深く

✔学習率スケジューラ。

✔アンダーフィッティングとオーバーフィッティングのスポッティング。

✔チェックポイントモデル。

Networkネットワークアーキテクチャの視覚化。

✔コンピュータビジョンの概念と実践例

Classすぐに使用できる分類用のCNN。

✔Pythonプログラミングのコアトピック。

✔データサイエンストピックPythonコードの例。

Codeコード例を使用した機械学習。