MP4 - Create Your Own Deep Learning Projects Using Pytorch

[joomlamz]

Publicado em 3/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 1,32 GB | Duração: 3h 15m

aprender a representar dados, criar modelos, treinar modelos e usar ferramentas padrão do setor

O que você aprenderá
desenvolver a mentalidade certa para abordar um projeto avançado de deep learning
aprenda como desenvolver projetos de aprendizado profundo e implementar papéis usando pytorch e outras bibliotecas que são padrão no campo
introdução a ferramentas adicionais que são um padrão no campo
Implementando um paper do zero como exemplo.
Introdução à detecção de objetos

Requisitos
conhecimento básico de python
conhecimento sobre treinamento de redes neurais em pytorch
conhecimento básico numpy

Descrição
Neste curso, você aprenderá as habilidades de representação de dados e várias outras ferramentas que o ajudarão a:Implementar trabalhos de pesquisa.Criar projetos que exijam um pipeline de dados sofisticado.Ter uma base sólida para consumir conteúdo educacional mais avançado sobre aprendizado profundo ou até mesmo ciência de dados .Embora seja um projeto prático que consiste na implementação de um papel de detecção de objetos do zero, algumas coisas que você precisa saber sobre o projeto:Como apenas precisa estar familiarizado com a classificação de imagens no PyTorch, saber sobre detecção de objetos não é um pré-requisito.Ter um alto nível GPU não é um requisito, podemos até mesmo fazer o trabalho com um google colab. Não veremos nenhuma equação matemática complexa de visão computacional. detecção de instâncias de objetos semânticos de uma determinada classe (como humanos, animais, edifícios ou carros) em imagens e vídeos digitais. É amplamente utilizado em tarefas de visão computacional, como anotação de imagens, contagem de veículos, reconhecimento de atividades, detecção facial, reconhecimento facial, cossegmentação de objetos de vídeo. Também é usado para rastrear objetos, por exemplo, rastrear uma bola durante uma partida de futebol, rastrear o movimento de um bastão de críquete ou rastrear uma pessoa em um vídeo. usando redes neurais convolucionais (CNN) além de tudo o mais mencionado anteriormente.

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Introdução ao curso
Seção 2: Introdução ao artigo
Aula 2 Introdução ao artigo
Seção 3: preparação de dados
Aula 3 Preparação de dados
Seção 4: Construindo um conjunto de dados
Conjunto de dados de construção da Aula 4
Seção 5: Construindo uma função de perda
Aula 5 função de perda de construção
Seção 6: Construindo um modelo
Modelo de aula 6
Seção 7: treinando um modelo
Aula 7 treinamento
Seção 8: Fazendo previsões
Aula 8 inferência
Desenvolvedores iniciantes de aprendizado profundo que desejam chegar ao próximo nível.

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/create-your-own-deep-learning-projects-using-pytorch/

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