Одіссея глибинного навчання

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.

Комп'ютерний зір дозволяє машинам інтерпретувати та аналізувати візуальні дані, імітуючи людське сприйняття. У цьому розділі розглядаються основи представлення зображень, колірні моделі та математичні основи, необхідні для розуміння того, як комп'ютери обробляють зображення. Ви ознайомитеся з реальними прикладами застосування — від автономних транспортних засобів до медичної візуалізації, а також дізнаєтеся, як комп'ютерний зір інтегрується з AI та машинним навчанням.

OpenCV — це потужна бібліотека для маніпуляцій із зображеннями та завдань комп'ютерного зору. У цьому розділі розглядаються основні техніки, такі як фільтрація зображень, перетворення, виявлення контурів та сегментація. Ви ознайомитеся з розмиттям, пороговою обробкою, виявленням контурів і виділенням ознак для ефективного покращення та аналізу зображень.

Згорткові нейронні мережі обробляють візуальні дані за допомогою шарів згортки, підвибірки та активації для виділення ознак у завданнях класифікації зображень і виявлення об'єктів. Основні компоненти включають доповнення, згортку для виділення ознак, підвибірку для зменшення складності та активацію для нелінійності. Популярні архітектури, такі як AlexNet, VGG і ResNet, використовуються в штучному інтелекті для медицини, автономних систем і безпеки.

Виявлення об'єктів — це фундаментальне завдання комп'ютерного зору, яке полягає у ідентифікації та локалізації об'єктів на зображенні. На відміну від класифікації зображень, яка призначає одну мітку всьому зображенню, виявлення об'єктів не лише класифікує об'єкти, а й визначає їхнє розташування за допомогою обмежувальних рамок. У цьому розділі розглядаються основні техніки та алгоритми виявлення об'єктів — від традиційних методів до підходів на основі глибокого навчання, таких як YOLO та U-Net.

Комп'ютерний зір значно розвинувся за останні роки, перейшовши від базових методів обробки зображень до складних технологій глибокого навчання. У цьому розділі розглядаються новітні інновації у сфері комп'ютерного зору з акцентом на трансферне навчання, розпізнавання облич та генерацію зображень. Будуть досліджені переваги використання попередньо навчених моделей для підвищення продуктивності, принципи технології розпізнавання облич та способи створення зображень штучним інтелектом за допомогою глибокого навчання.

Охоплює обмеження традиційних нейронних мереж для послідовних даних та знайомить з основами рекурентних нейронних мереж. Пояснює архітектуру RNN, типи та покрокову реалізацію на базових прикладах і через практичне завдання з програмування.

Розглядаються поширені проблеми навчання, такі як зникнення та вибух градієнтів. Представляються просунуті варіанти RNN, зокрема LSTM та GRU, з акцентом на їхні внутрішні механізми та сфери застосування, із практичними прикладами реалізації для кожного.

Зосереджено на обробці та прогнозуванні даних часових рядів за допомогою моделей на основі RNN. Включає завантаження даних, методи попередньої обробки, навчання моделей та оцінювання продуктивності з акцентом на порівнянні архітектур LSTM і GRU.

Демонструє застосування RNN до завдань класифікації тексту. Охоплює основні поняття NLP, методи кодування тексту, етапи підготовки даних і побудову моделі на основі LSTM для прогнозування сентименту.