Aperçu
Déverrouillez le potentiel de la classification d'images avec les réseaux neuronaux. Ce cours vous apprendra à extraire des caractéristiques, à construire et évaluer des modèles avec TensorFlow, et à explorer des architectures avancées avec l'apprentissage par transfert.
À l'ère numérique, la capacité de catégoriser et de comprendre les images via les réseaux neuronaux est une compétence de plus en plus pertinente dans divers domaines. Dans ce cours, Réseaux Neuronaux pour la Classification d'Images, vous apprendrez à exploiter la puissance des réseaux neuronaux pour une classification d'images avancée.
Tout d'abord, vous explorerez les bases de la préparation des données d'image, de l'extraction des caractéristiques et des étapes critiques pour créer des modèles de classification efficaces. Ensuite, vous découvrirez comment construire et évaluer des classificateurs d'images robustes en utilisant TensorFlow, en plongeant dans les mécanismes de conception de réseaux neuronaux. Enfin, vous apprendrez à amplifier les capacités de vos modèles avec des architectures avancées telles que ResNet, Inception, et MobileNets, en employant l'apprentissage par transfert pour une performance améliorée.
Lorsque vous aurez terminé ce cours, vous disposerez des compétences et des connaissances nécessaires en classification d'images dirigée par réseaux neuronaux pour appliquer ces techniques dans divers scénarios du monde réel.
Université : Université
Fournisseur : Pluralsight
Catégories : Cours sur les Réseaux Neuronaux, Cours sur l'Apprentissage par Transfert, Cours de Classification d'Images
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