Узнать подробности и записаться на сайте школы на пробный бесплатный урокСайт школы

Курс Сверточная нейросеть

Школа Moscow Coding School

Сверточная нейронная сеть или convolutional network является базовой архитектурой для распознавания изображений.

  • Сайт
  • Цена
    от 10000 рублей в месяц
  • Срок обучения
    2 недели
  • Количество занятий
    21 урок

Сверточная нейронная сеть или convolutional network является базовой архитектурой для распознавания изображений. На этом курсе вы познакомитесь с фреймворком Keras, узнаете что такое фильтры, stride, padding, сверточные и pooling слои. В практической части вы напишете и обучите нейронную сеть, которая сможет распознавать объекты на фото на примере датасета CIFAR.

Что включает курс:

  • Теоретический блок по основным терминам и понятиям
  • Практическая часть по написанию нейронной сети
  • 17 видео-уроков
  • Дополнительные ссылки
  • Файлы с кодом всех занятий
  • Сертификат об окончании курса

Чему я научусь:

  • Создавать нейронную сеть распознающую образы на фото
  • Предобрабатывать данные из датасета
  • Преобразовывать данные в необходимый формат
  • Работать с фреймворком Keras
  • Оптимизировать модель с помощью градиентного спуска

Целевая аудитория:

  • Новички, которым интересна набирающая обороты отрасль
  • Разработчики, стремящиеся освоить прикладные аспекты ML
  • Аналитики, желающие повысить точность своих прогнозов
  • Менеджеры, которым важно видеть закономерности в цифрах
  • Биохимики, работающие на стыке с программированием

Программа обучения

Основы нейросети:

  • История
  • Архитектура
  • Фильтры
  • Pooling
  • Полносвязная сеть
  • Обработка изображений

Изображения:

  • Тренировочный датасет
  • Яркость пикселя
  • Двумерная матрица
  • Три канала

Недостатки полносвязных сетей:

  • Архитектура полносвязной сети
  • Входной слой
  • Двумерность картинки
  • Flatten
  • Потеря информации
  • Зависимость от пикселей

Фильтры:

  • Горизонтальный фильтр
  • Вертикальный фильтр
  • Набор фильтров

Подготовка и обучение:

  • Импорт датасета
  • Предобработка данных
  • Статичные фильтры
  • Веса как фильтры
  • Инициализация весов

Разные уровни сети:

  • Общая архитектура
  • Нижние слои
  • Средние слои
  • Верхние слои

Stride и padding:

  • Stride
  • Padding
  • Расчёты

Слой pooling:

  • Max Pooling
  • Average Pooling
  • Расположение в сети

Классификация:

  • Результаты свёрток
  • Полносвязная часть
  • Выходной слой
  • Softmax

Архитектуры CNN:

  • LeNet
  • AlexNet
  • ZFNet
  • VGGNet
  • GoogLeNet
  • ResNet