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Computer Vision with GluonCV (Italian)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

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GluonCV Courses Computer Vision Courses Convolution Courses Channels Courses

Course Description

Overview

Descrizione

In questo corso, scoprirai come sviluppare un'utile comprensione dei componenti di una rete neurale convoluzionale (CNN) come le convoluzioni e i livelli di pooling, ecc. In questo corso, Alex Smola e Tong He mostrano come implementare alcune tecniche di visione artificiale utilizzando GluonCV, un kit di strumenti di visione artificiale.

Nota: questo corso fornisce trascrizioni/sottotitoli localizzati. La narrazione è in inglese.Per visualizzare i sottotitoli, fare clic sul pulsante CC nell'angolo in basso a destra del lettore.

Destinatari principali

Questo corso è destinato a:

• Sviluppatori che puntano a implementare modelli comuni di visione artificiale

Obiettivi del corso

In questo corso, imparerai a:

• Riepilogare vari componenti della rete neurale convoluzionale come convoluzioni, padding e canali• Tradurre i componenti in codice durante la creazione di una rete neurale come LeNet• Importare i tuoi dati in un Gluon Data Loader per l'addestramento e la trasformazione

Prerequisiti

È consigliabile che i partecipanti a questo corso soddisfino i seguenti prerequisiti:

• Una comprensione di base delle reti neurali artificiali• Una comprensione di base degli argomenti di algebra lineare come matrici, moltiplicazione di matrice e prodotti scalari

Tipo di corso

Il corso viene offerto mediante:

• Formazione digitale

Durata

2 ore

Riepilogo del corso

Il corso copre i seguenti argomenti:

• Convoluzioni• Padding e stride• Canali• Pooling• LeNet• Funzioni di attivazione• Dropout• Normalizzazione in batch• Blocchi• Il problema dell'ultimo livello• Reti residue• Elaborazione dati


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