Deep Learning with Python for Android

Tavsif

Ushbu ilovaning maqsadi chuqur oʻrganish ishqibozlarini kompyuter koʻrish qobiliyatiga asoslardan boshlab, soʻngra zamonaviyroq chuqur oʻrganish modellariga oʻtishdan iborat. Kompyuterni ko‘rish ilovasi uchun chuqur o‘rganish tasvir va videoni tanib olish, jumladan tasvir tasnifi va izohi, ob’ektni tanib olish va tasvirni qidirish, ob’ektni aniqlashning turli usullari, harakatni baholash, videodagi ob’yektlarni kuzatish, inson harakatlarini aniqlash va nihoyat tasvirni stilizatsiya qilish, tahrirlash va tahrirlashni o‘z ichiga oladi. yangi tasvir avlodi. Kurs loyihasida talabalar ushbu texnologiyaning ichki mexanikasini tushunish uchun yuzni aniqlash va manipulyatsiya tizimini qanday qurishni o'rganadilar, ehtimol kompyuterda ko'rish va sun'iy intellektning eng mashhur va ko'pincha filmlar va teleko'rsatuvlarda namoyish etiladigan misolidir.

Asosiy maxsus mavzu:

Chuqur o'rganish nima?

Rasm asoslari.

Tasvirlarni klassifikatsiya qilish asoslari.

Rasmlarni tasniflash uchun ma'lumotlar to'plami.

Rivojlanish muhitingizni muvofiqlashtirish

Birinchi rasm klassifikatorini yarating.

Parametrlashtirilgan ta'lim

Optimallashtirish usullari va tartibga solish.

Neyron tarmoq asoslari.

Konvolyutsion neyron tarmoqlari.

Birinchi CNNingizni o'rgatish.

Modellaringizni saqlash va yuklash

LeNet: Qo'lda yozilgan raqamlarni tanib olish.

MiniVGGNet: CNN bilan chuqurroq borish

Ta'lim stavkasini rejalashtiruvchilar.

Spotting Undertting va Overtting.

Tekshirish punkti modellari.

Tarmoq arxitekturasini vizualizatsiya qilish.

Kompyuterni ko'rish tushunchalari va amaliyotiga misollar

Klassikatsiya uchun tayyor bo'lmagan CNN.

Python dasturlashning asosiy mavzulari.

Ma'lumotlar fanlari mavzulari Python kodiga misollar.

Kod misollari bilan mashinani o'rganish.