كل الدورات
عن الدورة
يقدّم هذا المشروع التعليمي، الذي يستمر ساعتين، خطوات عملية لفهم مجموعة بيانات تصنيف الطرق في ولاية ماساتشوستس، وكيفية كتابة فئة بيانات مخصصة للتعامل مع الصور وأقنعتها. ستطبق تقنيات تعزيز المجال لتقوية البيانات باستخدام مكتبة albumentations، وتشاهد أزواج الصور والأقنعة. ستتعلم كذلك تحميل حالات مسبقة التدريب من الشبكات العصبية التلافيفية المتخصصة في التصنيف مثل U-Net باستخدام مكتبة segmentation models في PyTorch. يشمل المشروع إنشاء دوال التدريب والتقييم التي تسهل كتابة حلقات التدريب، وتدريب النموذج واستخدام النموذج المدرب لأداء التنبؤات على صور جديدة.
ماذا ستتعلم
- إنشاء دوال التدريب والتقييم للعمليات التدريبية
- استخدام بنية U-Net لتصنيف الصور
- كتابة فئة بيانات مخصصة للتعامل مع أزواج الصور والأقنعة وتطبيق تعزيز البيانات
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالبرمجيات أو سير العمل المستخدم في المشروع
- القدرة على اتباع التعليمات خطوة بخطوة باللغة الإنجليزية
المدرسون
P
Parth Dhameliya
Machine Learning Instructor
المواضيع
تعلم الآلة
علم البيانات
تحليل الصور
التعلم العميق
تقييم النموذج
رؤية الحاسوب
PyTorch
برمجة بايثون
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علم البيانات
تحليل الصور
التعلم العميق
تقييم النموذج
رؤية الحاسوب
PyTorch
برمجة بايثون
Convolutional Neural Networks
Transfer Learning
إعلان
إعلان