Convolutional Neural Networks: CNNs for Image Recognition (İngilizce)

Bilgisayar görüşü, sağlık teşhislerinden otonom sürüşe kadar sektörleri dönüştürüyor ve konvülzyonel sinir ağları (CNN) bu devrimin kalbinde yer alıyor. Bu ağların görsel verileri nasıl işlediğini anlamak yapay zeka alanına giren herkes için önemlidir. Bu metin tabanlı kursta, temel sinir ağı kavramlarını anlamaktan kendi CNN mimarilerinizi tasarlamaya ve uygulamaya geçiş yapacaksınız. Bilgisayarların pikselleri nasıl yorumladığını, özellikleri nasıl tespit ettiğini ve endüstri standartları olan makine öğrenimi uygulamalarını kullanarak resimleri nasıl sınıflandırdığını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Konvülsiyonel katmanların, havuzlama ve doldurmanın arkasındaki temel mimariyi anlayın. - Modern kod tabanlı çerçeveler kullanarak adım adım özel CNN modelleri oluşturun. - Model genellemeyi iyileştirmek ve aşırı uyumluluğu önlemek için veri artırma tekniklerini uygulayın. - Karmaşık görevleri hızlı bir şekilde çözmek için önceden eğitilmiş modeller kullanarak transfer öğrenme uygulayın. - Model performansını, hassasiyet, hatırlama ve karmaşıklık matrisi gibi anahtar metriklerle değerlendirin. Kurs, görüntü temsili ve temel ağ katmanlarının temel kavramlarıyla başlar, ardından açık yazılı açıklamalar ve pratik kod yürüyüşleri kullanarak modellerinizi inşa, eğitim ve optimizasyon yoluyla yönlendirir. Bu kurs, bilgisayar görüşünü anlamak isteyen derin öğrenme ve yazılım geliştiricileri için önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Bilgisayar görüşünün potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın. Konvülsif sinirsel ağlar.