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.