Resmi sitesi IMDb'de The Conjuring

Bilgisayarlar görsel bilgileri gerçekten nasıl yorumluyor ve bir resimdeki nesneleri nasıl tanıyor? Konvülzyon Sinir Ağları (CNN) yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve özerk sistemlerdeki çağdaş atılımların arkasındaki motordur. Bu kurs, temel dijital görüntü kavramlarından derin öğrenmeyi mümkün kılan karmaşık katmanlara kadar net, metin tabanlı bir yol sağlar. Görsel verilerin nasıl işlendiği ve yüksek performanslı görevler için sinirsel ağları nasıl optimize edeceğiniz konusunda sağlam bir anlayış kazanacaksınız. Bu dersin sonunda, CNN'lerin iç işleyişini açıklayabilecek ve sağlam modelleri eğitmek için en iyi uygulamaları uygulayabileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Dijital görüntülerin bilgisayar sistemleri tarafından nasıl temsil edildiğini ve işlendiğini anlamak - Çekirdek, filtre ve özellik haritalarının kullanımı da dahil olmak üzere konvülzyon sürecini iyice öğrenin - Önemli özellikleri korurken veri boyutunu azaltmak için toplama teknikleri uygulayın - Derin ağların eğitimini istikrarlı ve hızlandırmak için grup normalizasyonu uygulayın - Geri kalan bağlantılar ve atlama katmanları gibi modern mimari kavramları keşfetmek - Mevcut modelleri yeni görüş görevlerine uyarlamak için transfer öğrenme stratejilerini uygulamak Kurs, temel terminoloji ve sinir ağlarının temel yapısı ile başlar ve sonra konvülzyon katmanlarını tanımlayan özel matematiksel işlemlere geçer. Daha sonra profesyonel yapay zeka geliştirmesinde kullanılan optimizasyon teknikleri ve modern tasarım paternlerini keşfedeceksiniz. Bu kurs yapay zeka ve bilgisayar görüşü ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için derin öğrenme ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Bilgisayar görüşü dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.