[Udemy] TensorFlow: Computer Vision with TensorFlow

[Udemy] TensorFlow: Computer Vision with TensorFlow

TensorFlow: компьютерное зрение с TensorFlow

За последние несколько месяцев TensorFlow получил огромную популярность благодаря своей мощности и простоте использования. Итак, если вы разработчик Python, который заинтересован в том, как создавать приложения и выполнять обработку изображений с помощью TensorFlow, то вы обязательно должны пойти на этот путь обучения.

Основные моменты этого Пути обучения:

• Узнайте, как создавать приложения для обработки изображений с помощью бесплатных инструментов и библиотек
• Выполнение расширенной обработки изображений с помощью TensorFlowAPI
• Понимать и оптимизировать различные функции TensorFlow путем создания глубоких обучающих современных моделей

Давайте быстро взглянем на ваше учебное путешествие. Этот Путь обучения начинается с введения в обработку изображений. Затем вы пройдете через графический тензор, который используется для классификации изображений. Начиная с базовых 2D-изображений, вы постепенно будете воспринимать более сложные изображения, цвета, формы и т. Д. Вы также научитесь использовать Python API для классификации и обучения вашей модели для идентификации объектов в изображении.

Затем вы узнаете о сверточных нейронных сетях (CNN), их архитектуре и о том, почему они хорошо работают в изображении. Затем вы погрузитесь в разные слои, доступные в TensorFlow. Вы также научитесь создавать экстрактор функций нейронной сети для встраивания изображений в плотное и богатое векторное пространство.

Двигаясь вперед, вы научитесь создавать эффективные архитектуры CNN с уровнями сжатия CNN и задержкой понижающей дискретизации. Вы узнаете о остаточном обучении с пропущенными соединениями и глубокими остаточными блоками и узнаете, как реализовать глубокую остаточную нейронную сеть для распознавания изображений. Затем вы узнаете о модуле «Ввод» Google и глубинных разделительных свертках и понимаете, как построить экстремальную начальную архитектуру с помощью TF-Keras. Наконец, вы познакомитесь с захватывающим новым миром состязательных нейронных сетей, которые отвечают за недавние прорывы в синтетической генерации изображений и внедряют вспомогательные условные генеративные состязательные сети (GAN).

По окончании этого пути обучения вы сможете эффективно создавать приложения и эффективно выполнять обработку изображений.