Visión artificial con GluonCV (Español Latinoamérica) | Computer Vision with GluonCV (Spanish from Latin America)

via AWS Skill Builder

Aperçu

Remarque : Ce cours expirera le 29/11/2023. Si vous souhaitez le terminer, faites-le avant cette date. Il n'y a actuellement aucun cours de remplacement.

Description :

Dans ce cours, vous obtiendrez des connaissances utiles sur les composants d'un réseau neuronal convolutif (CNN), tels que les convolutions et les couches de regroupement, entre autres. Alex Smola et Tong He montrent comment implémenter certaines techniques de vision par ordinateur avec GluonCV, une boîte à outils de vision par ordinateur.

Remarque : Ce cours propose des transcriptions ou des sous-titres localisés. La narration est en anglais. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du lecteur.

Public cible : Ce cours s'adresse aux destinataires suivants :

Développeurs cherchant à implémenter des modèles courants de vision par ordinateur

Objectifs du cours :

Dans ce cours, vous apprendrez à réaliser les tâches suivantes :

Résumer plusieurs composants du réseau neuronal convolutif, tels que les convolutions, le padding et les canaux
Traduire les composants en code lors de la création d'un réseau neuronal comme LeNet
Importer vos données dans un chargeur de données Gluon pour l'entraînement et la transformation

Prérequis :

Nous recommandons aux participants de ce cours de remplir les prérequis suivants :

Connaissances de base sur les réseaux neuronaux artificiels
Connaissances de base sur des sujets d'algèbre linéaire tels que les matrices, la multiplication de matrices et les produits scalaires

Modalité du cours : Formation numérique

Durée : 2 heures

Plan du cours :

Dans ce cours, les concepts suivants seront abordés :