Pythonチュートリアルでディープラーニングを学ぶ完全オフラインガイド
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。