TensorFlow может делать некоторые удивительные вещи, когда дело доходит до компьютера.

Мы только что опубликовали полный курс на freeCodeCamp.org YouTube, который научит вас использовать TensorFlow 2 для приложений компьютерного зрения.

Этот курс создал Нур Ислам Мохтари. Нур – инженер по машинному обучению и опытный преподаватель.

Курс покажет вам, как сделать два проекта компьютерного зрения. Первый включает в себя модель классификации изображений с подготовленным набором данных. Вторая – это более реальная проблема, когда вам придется очистить и подготовить набор данных перед его использованием.

Вот темы, рассматриваемые в этом курсе:

• Зачем учить Tensorflow
• Мы будем использовать IDE, а не ноутбуки
• Visual Studio Code (как скачать и установить)
• Миниконда – как ее установить
• Миниконда – зачем она нужна
• Как мы собираемся использовать виртуальные среды conda в VS Code?
• Установка Tensorflow 2 (версия ЦБ)
• Установка Tensorflow 2 (версия GPU)
• Чего мы хотим добиться?
• Исследование набора данных MNIST
• Слои тензорного потока
• Построение нейронной сети последовательным способом
• Составление модели и подгонка данных
• Построение нейронной сети функциональным способом
• Построение нейронной сети методом Model Class
• Вещи, которые мы должны добавить
• Реструктуризация нашего кода для лучшей читабельности
• Итог первой части
• Чего мы хотим добиться
• Загрузка и изучение набора данных
• Подготовка комплектов поездов и проверки
• Подготовка тестового набора
• Построение нейронной сети функциональным способом
• Создание генераторов данных
• Создание экземпляров генераторов
• Составление модели и подгонка данных
• Добавление обратных вызовов
• Оценка модели
• Потенциальные улучшения
• Выполнение предсказания для отдельных изображений

Смотрите полный курс ниже или на freeCodeCamp.org YouTube (4,5 часа просмотра).