Elaborazione pratica delle immagini con Keras

Sei curioso di sapere come i computer possono "vedere" e interpretare le immagini e vuoi costruire i tuoi sistemi di riconoscimento delle immagini? Questo corso fornisce un percorso chiaro, basato su testo, per comprendere e implementare l'elaborazione delle immagini con il deep learning. Alla fine di questo corso, avrai una solida comprensione di base su come preparare i dati delle immagini, costruire e addestrare modelli di reti neurali e valutarne le prestazioni per vari compiti di classificazione delle immagini utilizzando la libreria Keras. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali della rappresentazione e dell'elaborazione delle immagini per il machine learning. * Preparare, pre-elaborare e aumentare efficacemente i set di dati di immagini per i modelli di deep learning. * Costruire e configurare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando l'API Keras. * Applicare tecniche di transfer learning per sfruttare modelli pre-addestrati per nuovi compiti di elaborazione delle immagini. * Valutare e interpretare le metriche di prestazione dei tuoi modelli di classificazione delle immagini. * Salvare, caricare e gestire modelli Keras per uso futuro e deployment. Il corso inizia con la terminologia di base e i concetti fondamentali delle immagini digitali e delle reti neurali. Proseguirai poi attraverso passaggi pratici per la preparazione dei dati, la costruzione del modello, l'addestramento e la valutazione, culminando in tecniche per sfruttare modelli esistenti. Questo corso è pensato per principianti assoluti nel machine learning e nel deep learning che desiderano imparare l'elaborazione delle immagini con Keras. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con reti neurali o elaborazione delle immagini. Inizia oggi il tuo viaggio nell'entusiasmante mondo della computer vision.