Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe

Description

Kurs "Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe" to rozbudowany program edukacyjny dla osób, które chcą pogłębić swoją wiedzę w dziedzinie głębokiego uczenia. Program kursu skupia się na konwolucyjnych sieciach neuronowych (CNN), jednym z najważniejszych i najbardziej użytecznych modeli w głębokim uczeniu, często wykorzystywanym w analizie obrazów i wizji komputerowej (computer vision).

Kurs zaczyna się od wprowadzenia do matematycznych podstaw głębokiego uczenia. Kolejne moduły stopniowo wprowadzają uczestników w różne aspekty CNN, począwszy od podstawowych konceptów, takich jak warstwy konwolucyjne, pooling i funkcje aktywacji, po bardziej zaawansowane tematy, takie jak transfer learning, augmentacja danych i regularyzacja. Na kursie wykorzystane są biblioteki takie jak TensorFlow i Keras, które są kluczowe dla tworzenia modeli CNN.

Dalej, uczestnicy nauczą się, jak budować i trenować różne sieci CNN. Każdy z tych modeli zostanie szczegółowo omówiony, a uczestnicy będą mieli możliwość zbudowania i przetestowania każdego z nich na rzeczywistych zestawach danych. W ostatnich modułach kursu uczestnicy będą mieli okazję pracować nad własnymi projektami końcowymi, które pozwolą na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy.

Kurs "Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe" jest niezwykle wartościowym źródłem wiedzy dla osób zainteresowanych zaawansowaną analizą obrazów i wizją komputerową. Uczestnicy zyskają nie tylko solidne teoretyczne podstawy CNN, ale także praktyczne umiejętności, które będą mogli zastosować w swojej przyszłej pracy czy badaniach.

Zwiększ moc swojego uczenia maszynowego dzięki TensorFlow: Uwolnij potencjał danych!

TensorFlow to otwarta biblioteka do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Została opracowana przez zespół badawczy Google Brain i została udostępniona publicznie w 2015 roku. TensorFlow umożliwia budowę i trenowanie modeli uczenia maszynowego, zarówno w ramach tradycyjnych zastosowań, jak i w obszarze głębokiego uczenia.

Biblioteka TensorFlow jest wysoce elastyczna i obsługuje różne rodzaje modeli uczenia maszynowego, takie jak modele regresji, klasyfikacji, segmentacji obrazu, analizy języka naturalnego i wiele innych. Umożliwia tworzenie i trenowanie modeli o różnych rozmiarach i skomplikowaniu, z możliwością wykorzystania zarówno pojedynczych maszyn, jak i rozproszonych systemów obliczeniowych.

Podstawowym elementem w TensorFlow są tensory, które są wielowymiarowymi tablicami danych. Modele są tworzone w formie grafów obliczeniowych, w których tensory przepływają między różnymi operacjami matematycznymi. TensorFlow automatycznie zarządza obliczeniami na różnych urządzeniach, takich jak CPU i GPU, co umożliwia efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych.

Biblioteka oferuje również narzędzia do wizualizacji i monitorowania procesu uczenia, dzięki czemu można analizować i interpretować wyniki eksperymentów. TensorFlow obsługuje wiele języków programowania, takich jak Python, C++, Java, Go i inne, co pozwala na łatwe integrowanie z istniejącymi systemami i infrastrukturą.

TensorFlow jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, analiza danych, robotyka i wiele innych. Dzięki swojej popularności i wsparciu społeczności, TensorFlow jest jednym z wiodących narzędzi do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

Twórz, trenuj i zaimplementuj modele z łatwością dzięki Keras: Potęga uczenia maszynowego w Twoich rękach!

Keras to popularna i wysoce elastyczna biblioteka do budowy, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Została stworzona jako interfejs wysokiego poziomu dla bibliotek głębokiego uczenia, umożliwiając szybkie i intuicyjne tworzenie modeli.

Jednym z kluczowych atutów biblioteki Keras jest jej prostota i przejrzystość. Dzięki czytelnemu interfejsowi API, łatwo jest tworzyć modele, definiować warstwy, określać funkcje aktywacji i optymalizatory. Keras zapewnia również wiele gotowych warstw i modułów, które można łatwo łączyć, co znacznie przyspiesza proces projektowania i implementacji modeli.

Keras działa na wielu popularnych silnikach uczenia maszynowego, w tym na TensorFlow, Theano i CNTK, co zapewnia elastyczność i możliwość dostosowania do różnych środowisk i platform. Dzięki temu Keras jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do głębokiego uczenia, znajdującym zastosowanie w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza języka naturalnego, przetwarzanie dźwięku i wiele innych.

Biblioteka Keras została zaprojektowana z myślą o prostocie użytkowania, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad budową i treningiem modeli. Dzięki temu, zarówno początkujący, jak i zaawansowani pracownicy naukowi mogą z powodzeniem korzystać z Keras do rozwiązywania różnorodnych problemów z zakresu uczenia maszynowego.

W 2019 roku Keras został oficjalnie włączony do biblioteki TensorFlow jako interfejs wysokiego poziomu, co oznacza, że jest w pełni zintegrowany z ekosystemem TensorFlow, a jednocześnie zachowuje swoją unikalną filozofię prostoty i elastyczności.

What You Will Learn!

• zrozumienie intuicji stojącej za sztucznymi sieciami neuronowymi
• zrozumienie intuicji stojącej za konwolucyjnymi sieciami neuronowymi
• elementy składowe sztucznych sieci neuronowych (ANN)
• elementy składowe konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)
• implementacja sieci neuronowej od zera (python)
• budowa sztucznych sieci neuronowych w Keras i TensorFlow
• klasyfikacja obrazów przy pomocy sieci ANN i CNN
• dogłębna analiza działania sieci CNN
• case study I: klasyfikacja obrazów - pies czy kot?
• case study II: klasyfikacja obrazów - dron, samolot pasażerski czy helikopter?

Who Should Attend!

• programiści zainteresowani pogłębieniem swojej wiedzy na temat sieci neuronowych i głębokiego uczenia
• studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym lub pokrewnymi dziedzinami
• badacze lub naukowcy zajmujący się tematyką przetwarzania obrazów, analizy danych wizualnych lub rozpoznawania wzorców
• inżynierowie oprogramowania, którzy chcą zdobyć umiejętności w zakresie implementacji konwolucyjnych sieci neuronowych w praktyce
• specjaliści ds. danych lub analitycy, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy obrazów i ekstrakcji cech
• osoby zainteresowane sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i aplikacjami wizualnymi

TAKE THIS COURSE