VGG, ResNet, Inception, SSD, RetinaNet, Neural Style Transfer, GAN + Lainnya di Tensorflow, Keras, dan Python
Yang akan Anda pelajari
-
Memahami dan menerapkan pembelajaran transfer
-
Pahami dan gunakan jaring saraf konvolusional canggih seperti VGG, ResNet, dan Inception
-
Pahami dan gunakan algoritme deteksi objek seperti SSD
-
Memahami dan menerapkan transfer gaya saraf
-
Pahami topik visi komputer yang canggih
-
Peta Aktivasi Kelas
-
GAN (Generative Adversarial Networks)
-
Proyek Implementasi Lokalisasi Objek
Persyaratan
-
Ketahui cara membuat, melatih, dan menggunakan CNN menggunakan beberapa pustaka (sebaiknya dengan Python)
-
Memahami konsep teoritis dasar di balik konvolusi dan jaringan saraf
-
Keterampilan pengkodean Python yang layak, lebih disukai dalam ilmu data dan Numpy Stack
Deskripsi
Pembaruan terbaru : Alih-alih SSD, kami tunjukkan cara menggunakan RetinaNet, yang lebih baik dan lebih modern. Kami menunjukkan kepada Anda cara menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya dan cara melatihnya sendiri dengan kumpulan data khusus di Google Colab .
Ini adalah salah satu kursus paling menarik yang pernah kami lakukan dan ini benar-benar menunjukkan seberapa cepat dan seberapa jauh pembelajaran yang mendalam telah terjadi selama bertahun-tahun.
Ketika kami pertama kali memulai seri pembelajaran mendalam kami , kami tidak pernah menganggap bahwa kami akan membuat dua kursus tentang jaringan saraf convolutional .
Kami pikir apa yang akan Anda temukan adalah, kursus ini sangat berbeda dari yang sebelumnya, Anda akan terkesan dengan banyaknya materi yang harus kami bahas.
Kami akan menjembatani kesenjangan antara arsitektur CNN dasar yang sudah Anda ketahui dan sukai, dengan arsitektur novel modern seperti VGG , ResNet , dan Inception (dinamai sesuai film yang juga bagus!)
