CNN for Computer Vision avec Keras et TensorFlow en Python Udemy – Téléchargez des cours Udemy gratuitement
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Vous recherchez une Cours sur le réseau de neurones convolutifs (CNN) qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle de reconnaissance d’image en Python, non?
Vous avez trouvé le bon Cours sur les réseaux de neurones convolutifs – Vision par ordinateur avec Keras
Après avoir terminé ce cours vous pourrez:
- Identifiez les problèmes de reconnaissance d’image qui peuvent être résolus à l’aide des modèles CNN.
- Créez des modèles CNN en Python à l’aide des bibliothèques Keras et Tensorflow et analysez leurs résultats.
- Pratiquez, discutez et comprenez en toute confiance les concepts du Deep Learning
- Avoir une compréhension claire de Vision par ordinateur avec Keras et des modèles de reconnaissance d’image avancée tels que LeNet, GoogleNet, VGG16, etc.
Comment ce cours vous aidera-t-il?
UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui suivent ce cours sur les réseaux de neurones convolutifs.
Si vous êtes un analyste ou un scientifique ML, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer l’apprentissage profond dans les problèmes de reconnaissance d’image du monde réel, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant certains des concepts les plus avancés de l’apprentissage profond et leur implémentation en Python sans devenir trop mathématique.
Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?
Ce cours couvre toutes les étapes à suivre pour créer un modèle de reconnaissance d’image à l’aide de réseaux de neurones convolutifs – Vision par ordinateur avec Keras
La plupart des cours se concentrent uniquement sur l’enseignement de la conduite de l’analyse, mais nous pensons qu’une solide compréhension théorique des concepts nous permet de créer un bon modèle. Et après avoir exécuté l’analyse, on devrait être en mesure de juger de la qualité du modèle et d’interpréter les résultats pour pouvoir réellement aider l’entreprise.
Qu’est-ce qui nous rend qualifiés pour vous enseigner?
Le cours est enseigné par Abhishek et Pukhraj. En tant que gestionnaires de la société Global Analytics Consulting, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux en utilisant des techniques d’apprentissage en profondeur et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques de l’analyse des données dans ce cours.
Nous sommes également les créateurs de certains des cours en ligne les plus populaires – avec plus de 300000 inscriptions et des milliers de critiques 5 étoiles comme celles-ci:
C’est très bien, j’aime le fait que toutes les explications données peuvent être comprises par un profane – Joshua
Merci Auteur pour ce merveilleux cours. Vous êtes le meilleur et ce cours vaut n’importe quel prix. – Marguerite
Notre promesse
Enseigner à nos étudiants est notre travail et nous nous y engageons. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, la feuille de pratique ou tout autre sujet lié à un sujet, vous pouvez toujours poster une question dans le cours ou nous envoyer un message direct.
Téléchargez les fichiers de pratique, passez le test de pratique et terminez les devoirs – Vision par ordinateur avec Keras
À chaque conférence, des notes de cours sont jointes que vous pouvez suivre. Vous pouvez également passer un test pratique pour vérifier votre compréhension des concepts. Il y a une tâche pratique finale pour vous de mettre en pratique votre apprentissage.
Qu’est-ce qui est couvert dans ce cours?
Ce cours vous apprend toutes les étapes de la création d’un modèle basé sur un réseau neuronal, c’est-à-dire un modèle d’apprentissage profond, pour résoudre des problèmes commerciaux.
Voici le contenu du cours de ce cours sur ANN:
À la fin de ce cours, votre confiance dans la création d’un modèle de réseau neuronal convolutif en Python augmentera. Vous aurez une compréhension approfondie de la manière d’utiliser CNN pour créer des modèles prédictifs et résoudre les problèmes de reconnaissance d’image.
Allez-y et cliquez sur le bouton d’inscription, et je vous verrai dans la leçon 1!
À votre santé – Vision par ordinateur avec Keras
Académie Start-Tech
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Vous trouverez ci-dessous quelques FAQ populaires d’étudiants qui souhaitent commencer leur parcours d’apprentissage profond.
Pourquoi utiliser Python pour le Deep Learning?
Comprendre Python est l’une des compétences précieuses nécessaires à une carrière dans le Deep Learning.
Bien que cela ne l’a pas toujours été, Python est le langage de programmation de choix pour la science des données. Voici un bref historique – Vision par ordinateur avec Keras
En 2016, il a dépassé R sur Kaggle, la première plate-forme pour les concours de science des données.
En 2017, il a dépassé R sur le sondage annuel de KDNuggets sur les outils les plus utilisés par les data scientists.
En 2018, 66% des data scientists ont déclaré utiliser Python quotidiennement, ce qui en fait l’outil numéro un pour les professionnels de l’analyse.
Les experts du Deep Learning s’attendent à ce que cette tendance se poursuive avec le développement croissant de l’écosystème Python. Et même si votre parcours d’apprentissage de la programmation Python ne fait que commencer, il est bon de savoir que les opportunités d’emploi sont également abondantes (et en croissance).
Quelle est la différence entre l’exploration de données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur – Vision par ordinateur avec Keras
En termes simples, l’apprentissage automatique et l’exploration de données utilisent les mêmes algorithmes et techniques que l’exploration de données, sauf que les types de prédictions varient. Alors que l’exploration de données découvre des modèles et des connaissances jusqu’alors inconnus, l’apprentissage automatique reproduit des modèles et des connaissances connus et applique automatiquement ces informations aux données, à la prise de décision et aux actions.
L’apprentissage en profondeur, quant à lui, utilise une puissance de calcul avancée et des types spéciaux de réseaux neuronaux et les applique à de grandes quantités de données pour apprendre, comprendre et identifier des modèles complexes. La traduction automatique de la langue et les diagnostics médicaux sont des exemples d’apprentissage profond.
À qui s’adresse ce cours:
- Personnes poursuivant une carrière en science des données
- Les professionnels en activité commencent leur parcours d’apprentissage profond
- Toute personne curieuse de maîtriser la reconnaissance d’image à partir du niveau débutant dans un court laps de temps
Taille: 2,39 Go
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