Компьютерное зрение и анализ изображений с помощью TensorFlow и GCP

Объем визуальных данных растет в геометрической прогрессии, и способность извлекать из изображений полезную информацию является востребованным навыком в современной разработке программного обеспечения и науке о данных. Этот текстовый курс предоставляет четкий путь к овладению концепциями компьютерного зрения с использованием TensorFlow и облачных инструментов машинного обучения. Вы пройдете путь от понимания основных представлений изображений до разработки, обучения и развертывания сложных моделей классификации изображений. Изучая как готовые к использованию облачные API, так и пользовательские архитектуры глубокого обучения, вы приобретете практические знания, необходимые для решения реальных проблем визуального распознавания. Что вы узнаете: - Понять основные концепции компьютерного зрения, предварительную обработку изображений и то, как машины интерпретируют визуальные данные. - Разверните готовые API машинного обучения на GCP для быстрого пометки изображений и обнаружения объектов. - Создание пользовательских классификаторов изображений с помощью TensorFlow, начиная от линейных моделей до глубоких нейронных сетей (DNN). - Разработка сводных нейронных сетей (СНС) для извлечения сложных пространственных особенностей из изображений. - Применять расширение данных, извлечение признаков и тонкую настройку для значительного повышения точности модели. - Внедрение эффективных входных трубопроводов с использованием современного API tf.data для оптимизации рабочих процессов обучения. Курс начинается с основных терминов и математических основ цифровых изображений, а затем вы пройдете через облачные инструменты визуализации и разработку пользовательских моделей TensorFlow. Вы прочитаете всеобъемлющие объяснения, проанализируете конфигурации структурированного кода и выполните концептуальные упражнения, предназначенные для укрепления вашего понимания. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят войти в область компьютерного зрения. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением или обработкой изображений. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундаментальный опыт в облачном понимании изображений.