Deep Learning Onramp
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1.
Einleitung
Machen Sie sich mit den Konzepten des Deep Learning und mit dem Kurs vertraut.
- Deep Learning für die Bilderkennung
- Überblick über den Kurs
2.
Verwendung vortrainierter Netze
Führen Sie Bildklassifikationen mit einem Netz durch, das bereits erstellt und trainiert wurde.
- Kursbeispiel – Identifizieren von Objekten in Bildern
- Vorhersagen treffen
- CNN-Architektur (Convolutional Neural Network)
- Vorhersagen untersuchen
- Datastores für Bilder
3.
Verwalten von Datensammlungen
Importieren Sie Ordner mit Bildern und machen Sie diese für ein bestimmtes Netzwerk verwendbar.
- Bild-Datenspeicher
- Vorbereiten von Bildern zur Verwendung als Eingabe
- Verarbeiten von Bildern in einem Datenspeicher
- Erstellen Sie einen Datenspeicher mit Unterordnern
4.
Durchführung von Transfer Learning
Verwenden Sie neue Daten, um ein vortrainiertes Netzwerk zu verändern und Bilder neu zu klassifizieren.
- Was ist Transfer Learning?
- Erforderliche Komponenten für Transfer Learning
- Aufbereitung von Trainingsdaten
- Verändern von Netzwerkschichten
- Festlegen von Trainingsoptionen
- Trainieren des Netzwerks
- Bewertung der Leistung
- Transfer Learning: Zusammenfassung
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