Computer Vision: Hands On
Avanzato
4 ore
approfondire le tecnologie alla base degli algoritmi di deep learning per la Computer Vision e impara a implementare un modello in TensorFlow

Perché fare questo corso
Vuoi approfondire le tecnologie alla base degli algoritmi di deep learning per la Computer Vision e implementare un modello in TensorFlow? Questo corso sulle Applicazioni di Deep Learning per la Computer Vision fa al caso tuo.
Il corso
Questo corso di computer vision hands-on è pensato per lo studio di applicazioni pronte ad essere messe in produzione. Tuttavia oltre ad essere interessante, è importante partire dalla base teorica per meglio comprendere le applicazioni pratiche. Per questo motivo, in questo corso partiremo dalla convoluzione, e costruiremo da zero alcune famose architetture di reti convoluzionali profonde e infine un intero modello e il suo addestramento. Inizieremo con un approccio top-down, partendo perciò dalla parte più teorica per arrivare a costruire un codice funzionante che implementi il modello. Successivamente impareremo e faremo uso di TensorFlow, una delle librerie più utilizzate per il Deep Learning, e delle sue estensioni per fare il deploy di modelli su webApp (e accenneremo a come costruire applicazioni mobile). Perciò costruiremo reti sofisticate per la classificazione di immagini, l'object detection e l'objet verification. Il corso è rivolto a chi vuole capire in dettaglio i meccanismi che stanno alla base dei moderni algoritmi di deep learning per la Computer Vision, per chi vuole conoscere come implementare un modello in TensorFlow e mettere online una webapp con alla base un modello di deep learning.
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Il corso
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Programma formativo
Image classification
- CNN Introduction
- CNN for image classification
- CNN in TensorFlow
- TensorFlow JS Image Classification construction
CNN Architectures
- LeNet5
- VGG
- Res Block
- Res Net
- Inception
- GoogleNet
Object Detection
- Object Detection
- Intersection over union
- Not Max Suppression
- Anchor Boxes
- Yolo Notebook
Certificato di completamento corso
Competenze che acquisirai:
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