Deep Learning Onramp
Questo corso gratuito di due ore sul deep learning fornisce un’introduzione interattiva ai metodi pratici di deep learning. Imparerai ad usare le tecniche di deep learning in MATLAB® per il riconoscimento di immagini.
Prerequisiti: MATLAB Onramp o conoscenze base di MATLAB
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Video tutorial
Esercizi pratici con valutazione e feedback automatici
Lezioni disponibili in italiano e giapponese
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1.
Introduzion
Familiarizza con i concetti base e il corso sul deep learning.
- Deep learning per il riconoscimento di immagini
- Panoramica del corso
2.
Utilizzo di reti pre-addestrate
Eseguire classificazioni di immagini utilizzando una rete precedentemente creata e addestrata.
- Esempio del corso - Identificare oggetti in alcune immagini
- Realizzare previsioni
- Architettura delle CNN
- Studio delle previsioni
- Datastore di immagini
3.
Gestione delle raccolte di dati
Importa cartelle di immagini e le rende utilizzabili con una determinata rete.
- Datastore di immagini
- Preparazione delle immagini da utilizzare come input
- Elaborazione di immagini in un archivio dati
- Creare un datastore mediante le sottocartelle
4.
Esecuzione del transfer learning
Utilizza nuovi dati per modificare una rete pre-addestrata e classificare le immagini in nuove classi.
- Cos’è il transfer learning
- Componenti necessari per il transfer learning
- Preparazione dei dati da addestrare
- Modificare i layer di una rete
- Impostare le opzioni di addestramento
- Addestrare la rete
- Valutazione delle prestazioni
- Riepilogo del transfer learning
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