Этот курс научит вас строить сверточные нейронные сети и использовать их для обработки изображений. Благодаря глубокому обучению машинное зрение сегодня работает намного лучше, чем всего лишь два года назад, и это позволяет использовать его в самых разных отраслях, начиная от безопасного автономного вождения и точного распознавания лиц и заканчивая автоматической интерпретацией рентгеновских снимков.
В рамках курса вы:
— научитесь строить сверточные нейронные сети, включая их самые современные виды, такие как остаточные сети;
— узнаете, как применять сверточные сети в задачах визуального обнаружения объектов и распознавания изображений;
— узнаете, как использовать нейронную передачу стиля для создания изображений;
— научитесь применять алгоритмы к изображениям, видео и другим 2D- и 3D-данным.
Это четвертый курс специализации «Глубокое обучение».
Overview
Syllabus
- Основы сверточных нейронных сетей
- Вы научитесь использовать базовые слои сверточных нейронных сетей (субдискретизирующие и сверточные) и правильно укладывать их в глубокую сеть для решения задач по многоклассовой классификации изображений.
- Глубокие сверточные модели: практические примеры
- Знакомство с практическими приемами и методами, описанными в научных работах по глубоким сверточным нейросетям
- Обнаружение объектов
- Получение навыков применения знаний о сверточных нейронных сетях к одной из самых сложных, но актуальных областей машинного зрения: обнаружению объектов.
- Специальные области применения: распознавание лиц и нейронная передача стиля
- Узнайте, как сверточные нейронные сети могут применяться в различных областях, включая построение изображений и распознавание лиц. Реализуйте свой собственный алгоритм для построения изображения и распознавания лиц!
Taught by
Andrew Ng, Kian Katanforoosh and Younes Bensouda Mourri
