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★ 5.0(1)⏱ 2 h 48 min📚 28 lezioni🎧 Versione audio
Visione Artificiale e Comprensione delle Immagini con TensorFlow e GCP
Costruisci e distribuisci modelli di riconoscimento delle immagini usando TensorFlow e GCP, progredendo dalle API cloud pre-addestrate alle reti neurali personalizzate.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
I dati visivi stanno crescendo esponenzialmente e la capacità di estrarre informazioni significative dalle immagini è una competenza molto richiesta nello sviluppo software moderno e nella scienza dei dati. Questo corso basato su testo fornisce un percorso chiaro per padroneggiare i concetti di visione artificiale utilizzando TensorFlow e gli strumenti di machine learning basati su cloud.
Passerai dalla comprensione della rappresentazione di base delle immagini alla progettazione, addestramento e distribuzione di sofisticati modelli di classificazione delle immagini. Esplorando sia le API cloud pronte all'uso che le architetture di deep learning personalizzate, acquisirai le conoscenze pratiche necessarie per risolvere le sfide di riconoscimento visivo del mondo reale.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti fondamentali della visione artificiale, la pre-elaborazione delle immagini e come le macchine interpretano i dati visivi.
- Distribuire API di machine learning pre-costruite su GCP per l'etichettatura rapida delle immagini e il rilevamento di oggetti.
- Costruire classificatori di immagini personalizzati utilizzando TensorFlow, partendo da modelli lineari fino alle reti neurali profonde (DNNs).
- Progettare reti neurali convoluzionali (CNNs) per estrarre caratteristiche spaziali complesse dalle immagini.
- Applicare l'aumento dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e il fine-tuning per migliorare significativamente l'accuratezza del modello.
- Implementare pipeline di input efficienti utilizzando la moderna API tf.data per ottimizzare i flussi di lavoro di addestramento.
Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi matematiche delle immagini digitali prima di guidarti attraverso gli strumenti di visione basati su cloud e lo sviluppo di modelli TensorFlow personalizzati. Leggerai spiegazioni complete, analizzerai configurazioni di codice strutturate e completerai esercizi concettuali progettati per consolidare la tua comprensione.
Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori software e appassionati di tecnologia che desiderano entrare nel campo della visione artificiale. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il machine learning o l'elaborazione delle immagini.
Inizia a leggere oggi per costruire la tua esperienza fondamentale nella comprensione delle immagini basata su cloud.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 48 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Visione Artificiale e Comprensione delle Immagini con TensorFlow e GCP
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Visione Artificiale e Comprensione delle Immagini con TensorFlow e GCP
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato