YoVDO

Computer Vision with GluonCV (Simplified Chinese)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

Tags

Computer Vision Courses Linear Algebra Courses Data Processing Courses GluonCV Courses

Course Description

Overview

说明

在本课程中,您将对卷积神经网络 (CNN) 的组成部分(如卷积层和池化层等)有一个实用的理解。在本课程中,Alex Smola 和 Tong He 演示如何使用计算机视觉工具包 GluonCV 来实施一些计算机视觉技术。

注意:本课程具有本地化的注释/字幕。旁白保留英语。要显示字幕,请按一下播放器右下角的 CC 按钮。

目标受众

本课程面向:

  • 希望实施常见计算机视觉模型的开发人员

课程目标

在本课程中,您将学习如何:

  • 总结各种卷积神经网络组成部分,例如卷积、填充和通道
  • 在创建 LeNet 等神经网络时,将组成部分转换为代码
  • 将数据导入 Gluon 数据加载器进行训练和转换

先决条件

我们建议本课程的参与人员满足以下先决条件:

  • 基本了解人工神经网络
  • 基本了解线性代数主题,例如矩阵、矩阵乘法和点积

授课方式

本课程将采用以下方式授课:

  • 数字化培训

时长

2 小时

课程大纲

本课程涵盖以下概念:

  • 卷积
  • 填充和步长
  • 通道
  • 池化
  • LeNet
  • 激活函数
  • DropOut
  • 批标准化
  • 数据块
  • 最后一层的难题
  • 残差网络
  • 数据处理

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