Deep Learning Odyssey

Först kommer vi att diskutera vad ett neuralt nätverk är och hur det fungerar. Vi kommer även att behandla dess användningsområden.

Därefter kommer vi att försöka bygga vårt eget neuronnätverk och se hur effektivt det klarar av inlärning. Vi kommer även att titta på en färdig lösning från scikit-learn-biblioteket.

Slutligen kommer vi att ge dig ytterligare användbar information om hur du kan förstå vilken modell som ska användas och vilka typer av neurala nätverk som finns. För att slutföra kursen kommer dina förvärvade kunskaper att testas.

Du kommer att få en grundläggande förståelse för TensorFlows primära komponenter – tensorer. Du kommer att fördjupa dig i tensorers natur och användningsområden, bekanta dig med tensorers egenskaper samt tillägna dig kunskap om grundläggande matematiska operationer.

Du kommer att lära dig hur TensorFlow fungerar och metoder för att förbättra dess prestanda. Efter detta avsnitt kommer du att vara väl förberedd för att implementera grundläggande neurala nätverk eller andra tensorberäkningar med enbart TensorFlow-biblioteket utan tillägg.

Utforska grunderna i PyTorch med fokus på tensorer, den centrala datastrukturen som används för beräkningar. Du kommer att lära dig om skapande av tensorer, slumpmässig initialisering, matematiska operationer och formmanipulation.

Utforska centrala koncept för modellträning i PyTorch, inklusive beräkning av gradienter och utförande av flerstegs-backpropagation. Behärska linjär regression som en grundläggande maskininlärningsmodell och introducera effektiv hantering av dataset.

Utforska hur man bygger, tränar och utvärderar neurala nätverk med PyTorch. Du kommer att lära dig att definiera ett enkelt feedforward-neuralt nätverk, optimera dess parametrar genom träning och bedöma dess prestanda.

Datorseende möjliggör för maskiner att tolka och analysera visuella data, vilket efterliknar mänsklig perception. Detta avsnitt behandlar grunderna i bildrepresentation, färgmodeller och matematiska grunder som är nödvändiga för att förstå hur datorer bearbetar bilder. Du får utforska tillämpningar i verkliga världen, från autonoma fordon till medicinsk bildbehandling, samt hur datorseende integreras med AI och maskininlärning.

OpenCV är ett kraftfullt bibliotek för bildmanipulation och datorseendeuppgifter. Detta avsnitt behandlar grundläggande tekniker såsom bildfiltrering, transformationer, kantdetektion och segmentering. Du får kunskap om hur man utför suddning, tröskling, konturdetektion och funktionsutvinning för att effektivt förbättra och analysera bilder.

CNN bearbetar visuella data med hjälp av konvolution, pooling och aktiveringslager för att extrahera egenskaper för uppgifter som bildklassificering och objektigenkänning. Viktiga komponenter inkluderar utfyllnad, konvolution för egenskapsutvinning, pooling för komplexitetsreduktion och aktivering för icke-linjäritet. Populära arkitekturer som AlexNet, VGG och ResNet driver AI inom hälso- och sjukvård, autonomi och säkerhet.

Objektdetektering är en grundläggande uppgift inom datorseende som innebär att identifiera och lokalisera objekt i en bild. Till skillnad från bildklassificering, som tilldelar en enda etikett till en hel bild, klassificerar objektdetektering inte bara objekt utan bestämmer även deras positioner med hjälp av avgränsningsrutor. Detta avsnitt behandlar centrala tekniker och algoritmer som används vid objektdetektering, från traditionella metoder till djupinlärningsbaserade tillvägagångssätt som YOLO och U-Net.

Datorseende har utvecklats avsevärt genom åren, från grundläggande bildbehandlingsmetoder till avancerade djupinlärningstekniker. Detta avsnitt behandlar de senaste innovationerna inom datorseende, med fokus på transferinlärning, ansiktsigenkänning och bildgenerering. Vi undersöker fördelarna med förtränade modeller för prestanda, principerna bakom ansiktsigenkänningsteknik samt hur AI skapar bilder med hjälp av djupinlärning.

Behandlar begränsningarna hos traditionella neurala nätverk för sekventiell data och introducerar grunderna i rekurrenta neurala nätverk. Förklarar RNN-arkitektur, typer och steg-för-steg-implementering genom grundläggande exempel och en kodningsutmaning.

Utforskar vanliga träningsutmaningar såsom försvinnande och exploderande gradienter. Introducerar avancerade RNN-varianter inklusive LSTM och GRU, med fokus på deras interna mekanismer och användningsområden, samt praktiska implementeringsexempel för varje.

Fokuserar på bearbetning och prognostisering av tidsseriedata med hjälp av RNN-baserade modeller. Inkluderar datainläsning, förbehandlingstekniker, modellträning och prestandautvärdering, med tonvikt på jämförelse mellan LSTM- och GRU-arkitekturer.

Demonstrerar tillämpningen av RNN:er på textklassificeringsuppgifter. Täcker grundläggande NLP-koncept, metoder för textkodning, steg för databereddning samt konstruktion av en LSTM-baserad modell för sentimentprediktion.