Deep Learning with Python for Android

وصف

الهدف من هذا التطبيق هو تقديم المتحمسين للتعلم العميق إلى رؤية الكمبيوتر ، بدءًا من الأساسيات ثم الانتقال إلى نماذج التعلم العميق الأكثر حداثة. سيغطي التعلم العميق لتطبيق رؤية الكمبيوتر كلاً من التعرف على الصور والفيديو ، بما في ذلك تصنيف الصور والتعليقات التوضيحية ، والتعرف على الكائنات والبحث عن الصور ، وتقنيات اكتشاف الكائنات المختلفة ، وتقدير الحركة ، وتتبع الكائن في الفيديو ، والتعرف على الإجراءات البشرية ، وأخيرًا تصميم الصور والتحرير و جيل جديد من الصور. في مشروع الدورة التدريبية ، سيتعلم الطلاب كيفية بناء نظام التعرف على الوجوه والتلاعب به لفهم الآليات الداخلية لهذه التكنولوجيا ، والتي ربما تكون الأكثر شهرة وغالبًا ما تظهر في الأفلام والبرامج التلفزيونية مثال على رؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي.

الموضوع الرئيسي المحدد:

ما هو التعلم العميق ؟.

أساسيات الصورة.

أساسيات تصنيف الصور.

مجموعات البيانات لتصنيف الصور.

تخمين البيئة التنموية الخاصة بك

إنشاء الدرجة الأولى للصورة.

التعلم المعامل

طرق التحسين والتنظيم.

أساسيات الشبكة العصبية.

الشبكات العصبية التلافيفية.

تدريب أول شبكة CNN الخاصة بك.

حفظ وتحميل النماذج الخاصة بك

LeNet: التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد.

MiniVGGNet: التعمق في شبكات CNN

جدولة معدل التعلم.

اكتشاف التعهد والظهور.

نماذج التفتيش.

تصور معماريات الشبكة.

أمثلة على مفاهيم وممارسات الرؤية الحاسوبية

CNNs خارج منطقة الجزاء للتصنيف.

الموضوعات الأساسية لبرمجة بايثون.

مواضيع علوم البيانات أمثلة كود Python.

تعلم الآلة مع أمثلة التعليمات البرمجية.