Dominio de las redes neuronales convolucionales - Aprendizaje profundo - CNN

30/10/2021

Dominio de las redes neuronales convolucionales Aprendizaje profundo
Índice
  1. Dominio de las redes neuronales convolucionales - Aprendizaje profundo - CNN
    1. Master Pytorch con el conjunto de datos del mundo real de visión por ordenador y código en Python con redes neuronales convolucionales CNN

Dominio de las redes neuronales convolucionales - Aprendizaje profundo - CNN

Master Pytorch con el conjunto de datos del mundo real de visión por ordenador y código en Python con redes neuronales convolucionales CNN

Lo que aprenderás

Dominio de las redes neuronales convolucionales - Aprendizaje profundo - CNN

  • Aprenda a trabajar con PyTorch
  • Redes neuronales convolucionales con biblioteca de antorcha
  • Desarrolle la intuición sobre la operación de convolución en imágenes
  • Aprenda a implementar la arquitectura LeNet en el conjunto de datos CIFAR10 que tiene 60000 imágenes

Requisitos

  • Aprendizaje automático básico con lenguaje de programación Python

Descripción

Con el aprendizaje profundo haciendo un gran avance en todos los campos de la ciencia y la tecnología, la visión por ordenador es el campo que se está recuperando a un ritmo más rápido donde vemos las aplicaciones en la mayoría de las aplicaciones que existen.

Ya sea, la función de etiquetado de imágenes de Facebook, el reconocimiento de personas de Google Photo junto con la detección de paisajes, la detección de fraudes, el reconocimiento facial, estamos viendo el Visión por computador Aplicaciones por ahí

Una operación típica y básica que realizamos es - Operaciones de convolución en imágenes, donde tratamos de aprender las representaciones de la imagen para que la ordenador pueda aprender la mayor parte de los datos de las imágenes de entrada.

En este curso,

Se dice como,

LEER
Curso de juegos y páginas web dinámicas interactivas modernas de JavaScript DOM

Preferiremos aprender - PyTorch por estas razones:

  1. Es pitonico
  2. Fácil de aprender
  3. Mayor productividad del desarrollador
  4. Enfoque dinámico para el cálculo de gráficos - AutoGrad
  5. Soporte de GPU para computación, y mucho más...

En este curso, vamos a implementar el enfoque de aprendizaje paso a paso:

  1. Comprender los conceptos básicos de PyTorch
  2. Aprenda a codificar en GPU y con una guía para acceder a GPU gratis para aprender
  3. Aprender la función Auto Grad de PyTorch
  4. Implementar modelos de aprendizaje profundo en Pytorch
  5. Aprenda los conceptos básicos de las redes neuronales convolucionales en PyTorch (CNN)
  6. Aplicación práctica de CNN en el conjunto de datos del mundo real
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