This course was created with the
course builder. Create your online course today.
Start now
Create your course
with
Automatyczne odtwarzanie
Autouzupełnienie
Poprzedni wykład
Kontynuuj
Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe (8.5h)
Konfiguracja środowiska
Wymagania
Wprowadzenie do Google Colab (7:15)
Sztuczna inteligencja - Deep Learning
Wprowadzenie do Deep Learningu (11:31)
Klasyczny paradygmat programowania vs. uczenie maszynowe (14:44)
Najprostsza sieć neuronowa - Perceptron (6:54)
Funkcje aktywacji - Implementacja
Funkcja ReLU (9:05)
Funkcja Sigmoid (4:52)
Funkcja Softmax (7:38)
Funkcja Tanh (5:23)
Funkcje Straty - Implementacja
Funkcje Straty BCE i CCE (1:48)
Accuracy - Dokładność (4:30)
Entropia (4:56)
Binarna Entropia Krzyżowa (5:20)
Kategoryczna Entropia Krzyżowa (7:00)
Algorytm Stochastycznego Spadku Gradientu
Stochastyczny Spadek Gradientu (9:56)
Perceptron Wielowarstwowy (5:12)
SGD - Implementacja, cz. 1 (7:46)
SGD - Implementacja, cz. 2 (14:15)
Implementacja Sieci Neuronowej
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 1 (11:11)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 2 (4:34)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 3 (4:51)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 4 (4:54)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 5 (6:02)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 6 (8:47)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 7 (6:25)
Implementacja Sieci Neuronowej cz. 8 (16:50)
Klasyfikacja Obrazów - Sztuczne Sieci Neuronowe - ANN
Problem klasyfikacji obrazów (8:53)
Jak obraz jest przechowywany w pamięci komputera? (8:43)
Wybór biblioteki do uczenia głębokiego (4:19)
Perceptron Wielowarstwowy cz. 1 (7:04)
Perceptron Wielowarstwowy cz. 2 (8:19)
Perceptron Wielowarstwowy cz. 3 (9:44)
Perceptron Wielowarstwowy cz. 4 (16:31)
Perceptron Wielowarstwowy cz. 5 (6:35)
CNN - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
Wprowadzenie do CNN (4:34)
Architektura CNN (5:28)
Operacja konwolucji (9:11)
Filtry w sieci CNN (5:30)
Operacja MaxPooling (3:50)
Konwolucja + MaxPooling - Wyliczenie (6:45)
CNN Implementacja (7:15)
CNN Trenowanie Modelu (12:35)
CNN Podsumowanie (4:42)
CNN - Klasyfikator - pies czy kot?
Pobranie danych do modelu (14:04)
Eksploracja danych i budowa pierwszego modelu (6:42)
Budowa i trenowanie modelu z augmentacją danych (7:18)
Budowa i trenowanie modelu z augmentacją danych cz. 2 (10:53)
Ocena modelu (2:51)
Transfer Learning - model VGG16 (5:29)
Ocena modelu z wykorzystaniem Transfer Learningu (2:19)
Otworzenie black box'a konwolucyjnych sieci neuronowych (6:29)
Mapy ciepła, obszary decyzyjne i podsumowanie (7:24)
CNN - dron, samolot pasażerski czy helikopter? - Tensorflow 2.0 + Keras
Update
Przetwarzanie obrazu - Augmentacja danych (10:22)
Klasyfikacja obrazów - omówienie problemu (6:16)
Przygotowanie obrazów do modelu (13:19)
Przygotowanie obrazów do modelu cz. 2 (13:21)
Budowa sieci CNN (11:36)
Transfer Learning - model VGG16 (21:15)
Wyświetlenie błędów predykcji (10:22)
Dron, samolot pasażerski czy helikopter? - Klasyfikacja wieloklasowa (22:47)
Wyświetlenie błędów predykcji (8:24)
Projekt własny
Klasyfikacja obrazów
BONUS
Grupa na Facebook'u (0:51)
Rekomendowane ścieżki uczenia
Bonus
Stochastyczny Spadek Gradientu
Treść wykładu zablokowana
Jeśli jesteś już zarejestrowany,
musisz się zalogować
.
Zapisz się na kurs, aby odblokować