Syväoppimisen Matka

First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.

Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.

Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.

You will gain a foundational understanding of TensorFlow's primary components - Tensors. You'll delve into the nature and applications of tensors, familiarize yourself with tensor properties, and acquire knowledge in essential mathematical operations.

You'll learn how TensorFlow operates and the ways to improve its performance. By the end of this module, you'll be well-equipped to implement basic neural networks or other tensor calculations, using only the TensorFlow library without any extras.

Explore the fundamentals of PyTorch, focusing on tensors—the core data structure used for computations. You will learn about tensor creation, random initialization, mathematical operations, and shape manipulation.

Explore key concepts for training models in PyTorch, including computing gradients and performing multi-step backpropagation. Master linear regression as a foundational machine learning model and introduces handling datasets efficiently.

Discover how to build, train, and evaluate neural networks using PyTorch. You will learn how to define a simple feedforward neural network, optimize its parameters through training, and assess its performance.

Tietokonenäkö mahdollistaa koneiden visuaalisen datan tulkinnan ja analysoinnin ihmisen havainnointia jäljitellen. Tässä osiossa käsitellään kuvan esitystapojen, väritilojen ja matemaattisten perusteiden perusteita, jotka ovat olennaisia kuvankäsittelyn ymmärtämiseksi. Tutustutaan käytännön sovelluksiin, kuten autonomisiin ajoneuvoihin ja lääketieteelliseen kuvantamiseen, sekä siihen, miten tietokonenäkö yhdistyy tekoälyyn ja koneoppimiseen.

OpenCV on tehokas kirjasto kuvankäsittelyyn ja tietokonenäön tehtäviin. Tässä osiossa käsitellään keskeisiä tekniikoita, kuten kuvafiltteröintiä, muunnoksia, reunojen tunnistusta ja segmentointia. Opit suorittamaan kuvan sumentamista, kynnysarvojen asettamista, ääriviivojen tunnistusta ja piirteiden poimintaa kuvien parantamiseksi ja analysoimiseksi tehokkaasti.

CNN:t käsittelevät visuaalista dataa konvoluutio-, poolaus- ja aktivointikerrosten avulla piirteiden erottamiseksi tehtäviin, kuten kuvien luokitteluun ja objektien tunnistukseen. Keskeisiä osia ovat täydennys, konvoluutio piirteiden erottamiseen, poolaus monimutkaisuuden vähentämiseen ja aktivointi epälineaarisuuden tuomiseksi. Suositut arkkitehtuurit, kuten AlexNet, VGG ja ResNet, mahdollistavat tekoälyn käytön terveydenhuollossa, autonomiassa ja turvallisuudessa.

Esineentunnistus on tietokonenäön keskeinen tehtävä, jossa tunnistetaan ja paikannetaan esineitä kuvassa. Toisin kuin kuvien luokittelu, jossa koko kuvalle annetaan yksi luokka, esineentunnistus sekä luokittelee esineet että määrittää niiden sijainnit rajaavien laatikoiden avulla. Tässä osiossa käsitellään esineentunnistuksen keskeisiä tekniikoita ja algoritmeja, perinteisistä menetelmistä syväoppimiseen perustuviin lähestymistapoihin, kuten YOLO ja U-Net.

Konenäkö on kehittynyt merkittävästi vuosien varrella, siirtyen peruskuvankäsittelymenetelmistä monimutkaisiin syväoppimistekniikoihin. Tässä osiossa perehdytään konenäön viimeisimpiin innovaatioihin, keskittyen siirto-oppimiseen, kasvojentunnistukseen ja kuvien generointiin. Tarkastellaan esikoulutettujen mallien vaikutusta suorituskykyyn, kasvojentunnistusteknologian periaatteita sekä tapoja, joilla tekoäly luo kuvia syväoppimisen avulla.

Kattaa perinteisten neuroverkkojen rajoitukset jaksollisen datan käsittelyssä ja esittelee toistuvien neuroverkkojen perusteet. Selittää RNN-arkkitehtuurin, tyypit sekä vaiheittaisen toteutuksen perusesimerkkien ja koodaushaasteen avulla.

Käsittelee yleisiä koulutushaasteita, kuten katoavia ja räjähtäviä gradientteja. Esittelee edistyneet RNN-muunnelmat, kuten LSTM ja GRU, korostaen niiden sisäisiä mekanismeja ja käyttötapauksia sekä tarjoaa käytännön toteutusesimerkkejä kustakin.

Keskittyy aikasarjadatan käsittelyyn ja ennustamiseen RNN-pohjaisilla malleilla. Sisältää datan latauksen, esikäsittelytekniikat, mallin koulutuksen ja suorituskyvyn arvioinnin, painottaen LSTM- ja GRU-arkkitehtuurien vertailua.

Esittelee RNN-mallien soveltamisen tekstiluokittelutehtäviin. Kattaa keskeiset NLP-käsitteet, tekstin koodausmenetelmät, aineiston esikäsittelyvaiheet sekä LSTM-pohjaisen mallin rakentamisen tunnelman ennustamiseen.