Введение в сводные нейронные сети для компьютерного зрения
Узнайте, как создавать и обучать конверсионные нейронные сети для решения задач классификации изображений и обнаружения объектов в реальном мире с использованием современных методов глубокого обучения.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Компьютерное зрение трансформирует отрасли, от автономного вождения до медицинской диагностики, и сводные нейронные сети являются ключевой технологией, движущей этой революцией. Этот текстовый курс предоставляет четкий, пошаговый путь к пониманию и созданию этих мощных моделей глубокого обучения с нуля. Вы пройдете путь от понимания основных концепций нейронных сетей до проектирования, обучения и оптимизации своих собственных конверсионных нейронних сетей. Благодаря структурированным письменным объяснениям и практическим обзорам кода вы приобретете уверенность в применении методов компьютерного зрения к наборам данных изображений реального мира. Что вы узнаете: Понимание фундаментальной математики и основных концепций, лежащих в основе конверсионных слоев, пулов и заполнения; Создание пользовательских архитектур конверционных нейронных сетей шаг за шагом с использованием современных платформ глубокого обучения; Применение методов передачи обучения с использование стандартных предварительно обученных моделей для решения сложных задач с изображениями Оценка производительности модели с использованием ключевых метрик, таких как точность, восстановление и матрицы путаницы; Изучение современных тенденций компьютерного зрения, включая основные концепции обнаружения объектов и современные рабочие процессы оценки модели. Программа начинается с основной терминологии и механики представления изображений в компьютерах, а затем ведет вас через построение, обучение и уточнение вашей первой сети. Вы пройдете путь от простых двоичных классификаторов до многоклассовых систем распознавания с использованием чистых, современных шаблонов кода. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и технических энтузиастов, которые только начинают работать с глубоким обучением. Базовое знание программирования на Python будет полезным, но предыдущий опыт работы с нейронными сетями не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал компьютерного зрения в ваших проектах.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы восстановления фотографий с помощью AI: Ремонт и апскейлинг
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Компьютерное зрение и анализ изображений с помощью TensorFlow и GCP
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-апскейлинг изображений: превращайте размытые фотографии в высокое разрешение
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI Image Upscaling для печати и широкоформатных форматов
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство