ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »
    Play

    Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

    Autor:
    Kacper Łukawski
    Długość
    liczba lekcji: 30, czas trwania: 4:25:27
    Ocena

    Kup kurs 89,40 zł

    Kurs wideo

    Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów (ebook)(audiobook)(audiobook)

    Okładka książki/ebooka Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

    Okładka książki Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

    Okładka książki Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

    Okładka książki Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

    Wydawnictwo:
    Videopoint
    Wersja:
    Online i ZIP (902.5MB)
    Czas trwania:
    4:25:27
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni ten kurs

    Videokurs

    149,00 zł 40%
    89,40 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent

    Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    1. 1. Wstęp 31:30

    2. 2. Podstawy sieci neuronowych 1:02:44

    3. 3. Sieci konwolucyjne 52:47

    4. 4. Praktyczne wykorzystanie CNN 1:41:51

    5. 5. Dalsze kroki 16:35

    Obierz kurs na... sieci konwolucyjne!

    Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci.

    Jeden obraz wart jest 1000 słów

    Przygotowanie obrazów do takiej postaci może być utrudnione. A rzeczywistość, w której żyjemy, jest przecież przez obrazy zdominowana! Wzrok to nasz podstawowy zmysł, za jego pomocą głównie odbieramy otaczający nas świat. Obrazy są bardzo ważnym nośnikiem informacji, przez co ich analiza i przetwarzanie mają coraz większe znaczenie praktycznie w każdej branży: medycynie, rozrywce, bezpieczeństwie... Rozwiązaniem stały się neuronowe sieci konwolucyjne, które zrewolucjonizowały świat sztucznej inteligencji w kwestii przetwarzania obrazów. Przed ich powstaniem nie znaliśmy właściwie żadnych uniwersalnych metod efektywnego rozpoznawania wizualnych wzorców i praca z takimi danymi miała bardzo ograniczone zastosowania.

    Te czasy odeszły już w zapomnienie - sieci konwolucyjne pozwalają szybko stworzyć system, który będzie automatycznie klasyfikować obraz, rozpoznawać na nim obiekty, śledzić je, a także generować realistycznie wyglądające zdjęcia. Ten rodzaj sieci najczęściej jest implementowany przy wykorzystaniu jednej z dwóch bibliotek stworzonych dla potrzeb uczenia maszynowego: TensorFlow lub Keras. W kursie video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów właśnie one będą służyły do budowania sieci, a materiałem do nauki i testów będą dostępne publicznie dane.

    Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia

    Wiedza, której posiadanie okazuje się konieczne, żeby efektywnie (a bardzo często także efektownie!) korzystać z tak potężnego narzędzia, jakim są konwolucyjne sieci neuronowe, jest rozległa i różnorodna. Jednak autor kursu video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów zadbał o to, by znalazło się w nim wszystko, czego potrzebujesz, by przejść od poziomu początkującego aż do zaawansowanego. Natomiast podstawowa wiedza na temat sieci neuronowych jest wskazana. Dzięki kursowi dowiesz się:

    • Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib.
    • Jak użyć bibliotek Keras i TensorFlow do projektowania sieci neuronowych.
    • Co trzeba wiedzieć o sieciach neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych.
    • Jak optymalizować funkcję z użyciem pakietu Optuna.
    • Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci.
    • Jak wykorzystać gotowe modele poprzez transfer learning.
    • Jak poszukiwać rozwiązań w dostępnych powszechnie źródłach.
    • Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów.
    • Jak wdrażać do produkcji rozwiązania oparte na sieciach konwolucyjnych.

    O autorze

    Kacper Łukawski jest założycielem i prezesem fundacji AI Embassy, zajmującej się edukacją w obszarze data science oraz zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów społecznych. Ma wieloletnie doświadczenie w implementacji rozwiązań przetwarzających duże zbiory danych i we wdrażaniu uczenia maszynowego w biznesie, ale wierzy, że technologia może służyć także do naprawy świata.

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint