Набір учасників [Udemy] глибоке навчання: згорткові нейронні мережі на Python

[Gadzhi]

Переглянути вкладення 73743
​

Комп'ютерне бачення, наука про дані та машинне навчання в поєднанні! У Theano та TensorFlow

*** Тепер у tensorflow 2 та python 3 * * *

Дізнайтеся про одну з найпотужніших архітектур глибокого навчання на сьогоднішній день!

Згорткова нейронна мережа (CNN) була використана для отримання найсучасніших результатів у завданнях комп'ютерного зору, таких як виявлення об'єктів, сегментація зображень та генерація фотореалістичних зображень людей та речей, які не існують у реальному світі!

Цей курс навчить вас основам згортки і чому вона корисна для глибокого навчання і навіть для НЛП (обробки природної мови).

Ви дізнаєтеся про сучасні методи, такі як збільшення даних і пакетна нормалізація, і самостійно створите Сучасні архітектури, такі як VGG.

цей курс навчить вас:

• Основи машинного навчання та нейронів (просто огляд, щоб ви розігрілися!)
• Нейронні мережі для класифікації та регресії (просто огляд, щоб ви розігрілися!)
• Як моделювати дані зображення в коді
• Як моделювати текстові дані для NLP (включаючи етапи попередньої обробки тексту)
• Як створити CNN за допомогою Tensorflow 2
• Як використовувати пакетну нормалізацію та регуляризацію відсіву в Tensorflow 2
• Як виконати класифікацію зображень у Tensorflow 2
• Як виконати попередню обробку даних для вашого власного користувацького набору даних зображень
• Як використовувати вкладення в Tensorflow 2 для NLP
• Як побудувати класифікацію тексту CNN для NLP (приклади: виявлення спаму, аналіз настроїв, позначення частин мови, розпізнавання іменованих об'єктів)

Усі матеріали, необхідні для цього курсу, можна завантажити та встановити безкоштовно. Ми будемо виконувати більшу частину нашої роботи в Numpy, Matplotlib та Tensorflow. Я завжди готовий відповісти на ваші запитання та допомогти Вам у вашій подорожі з науки про дані.

Цей курс стосується "як створювати та розуміти", а не просто "як користуватися". Будь-хто може навчитися використовувати API за 15 хвилин після прочитання деякої документації. Йдеться не про" запам'ятовування фактів", а про те, щоб" побачити все своїми очима " за допомогою експериментів. Це навчить вас, як візуалізувати те, що відбувається всередині моделі. Якщо ви хочете більше, ніж просто поверхневий погляд на моделі машинного навчання, цей курс для вас.

Посилання https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow/