TensorFlow для компьютерного зрения – полный курс с Python для машинного обучения

1655996165 tensorflow dlya kompyuternogo zreniya – polnyj kurs s python dlya

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.

изображение-26
Набор данных MNIST с метками

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).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.