Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu
Workshop je pro machine learning začátečníky, kteří si mají chuť prakticky vyzkoušet neuronové sítě pro zpracování obrázků, ale ještě k tomu neměli tu pravou příležitost.
Názornými experimenty spolu poodhalíme, jak a proč takové modely fungují, jaké jsou za jejich fungováním intuice a postupně přes jednoduché příklady dospějeme až k modelům, které se běžně používají v praxi. U těch se zaměříme na možnosti využití jejich vnitřní sémantické reprezentace obrázku a na to, jak co nejefektivněji vizualizovat jejich chování.
Osnova kurzu
1
- Co je konvoluce a proč funguje
- PyTorch (jak postavit jednoduchou konvoluční síť)
- Praktický příklad na klasifikaci Fashion MNIST datasetu
- Co je MSCOCO
- Seznámení s ResNetem
- Vizualizace neuronových sítí
- Klasifikace obrázků do tříd
- Jak na špinavá data
Termíny
Požadavky
Základní znalost programování v Pythonu
Středoškolské znalosti lineární algebry. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor a znalost násobení matic.
Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.
Důležité informace
Kód kurzu
Mohlo by vás zajímat
