Компьютерное зрение и машинное обучение с MATLAB

Цифровые изображения содержат огромное количество данных, но для преобразования этих пикселей в полезные сведения требуются специальные методы машинного обучения. Этот курс поможет вам пройти полный жизненный цикл машинного обучения, позволяя преобразовывать необработанные данные изображений в интеллектуальные системы, которые могут распознавать шаблоны и автоматически находить объекты. Вы пройдете путь от понимания основных структур данных изображений до реализации продвинутых алгоритмов распознавания. К концу курса вы сможете управлять подготовкой данных, обучать модели для выполнения конкретных задач распознавания и оценивать их производительность с помощью отраслевых стандартов. Что вы узнаете: - Понять основные понятия цифровой обработки изображений и машинного обучения. - Подготовка и маркировка наборов данных изображений для обучения надежных моделей компьютерного зрения. - Создание систем классификации изображений с использованием современных архитектур сводных нейронных сетей. - Внедрение рабочих процессов обнаружения объектов для идентификации и определения местоположения конкретных элементов в изображении. - Применение методов трансферного обучения для использования предварительно обученных моделей для ускорения разработки. - Оценка производительности модели с использованием стандартных метрик, таких как точность и точность восстановления. Курс начинается с базовой терминологии и обработки данных, а затем переходит к практическим рабочим процессам для обучения и уточнения моделей. Вы изучите, как эти методы применяются к сценариям, таким как идентификация дорожных знаков и обнаружение дефектов материала, с помощью письменных объяснений и упражнений на основе кода. Этот курс предназначен для начинающих инженеров, ученых или специалистов по анализу данных, которые хотят начать использовать инструменты компьютерного зрения. Начните создавать свои собственные приложения компьютерного зрения с помощью четких текстовых инструкций.