Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Aperçu

Introduction pratique au Deep Learning pour la vision par ordinateur

Tout le monde parle aujourd'hui de “Réseaux neuronaux”, “Intelligence artificielle” et “Deep Learning”. Tout le monde veut utiliser l'intelligence artificielle, mais comment commencer au mieux ?

Dans ce cours, nous allons introduire les réseaux neuronaux artificiels, la base de l'intelligence artificielle, à la fois théoriquement et pratiquement. Nous examinerons en détail comment ces réseaux fonctionnent et comment les développer et les utiliser. Le cours comprend des bases théoriques, des exercices pratiques et des excursus avancés, notamment sur les algorithmes utilisés pour entraîner les réseaux neuronaux. Ensuite, nous apprendrons comment optimiser un réseau pour différents usages et comment obtenir des résultats avec peu de données d'entraînement. À la fin, nous vous montrerons comment entraîner vous-même un bon réseau pour résoudre votre propre problème.

Le but du cours est de comprendre les réseaux neuronaux artificiels ainsi que leurs possibilités d'application et d'optimisation.

Université : Hasso-Plattner-Institut

Fournisseur : openHPI

Catégories : Cours de vision par ordinateur, Cours de Deep Learning, Cours de Matplotlib, Cours de NumPy, Cours de reconnaissance d'images

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