Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение» на Stepik
Бесплатно

Искусственный интеллект: Компьютерное зрение ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс знакомит слушателей с основными понятиями нейронных сетей. Мы рассмотрим сверточные, рекуррентные сети, разберем задачи классификации, сегментации, детекции, генерации изображений и текста. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Учеников на курсе 8
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Количество уроков 21
Тесты в курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Количество квизов 25
Обновления курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение» 4 раздела Уроки в курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение» 21 урок Тесты в курсе «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение» 25 тестов Последнее обновление курса «Искусственный интеллект: Компьютерное зрение» обн. 2 года назад

Введение

3 урока
1. Компьютерное зрение ↗
2. Библиотеки искусственного интеллекта ↗
3. Видеоматериалы ↗

Обработка изображений

9 уроков
1. Ввод и вывод изображений ↗
2. Цветовые форматы ↗
3. Функции трансформации изображения ↗
4. Распознавание текста ↗
5. Создание объектов ↗
6. Детектирование объектов на изображении ↗
7. Обнаружение лиц ↗
8. Нахождение контуров ↗
9. Детектирование по цвету ↗

Математическая модель Нейронных сетей

6 уроков
1. Введение ↗
2. Основные понятия теории обучения ↗
3. Обучение на основе памяти ↗
4. Метод градиентного спуска ↗
5. Оценка погрешности ↗
6. Обратное распространение ошибки ↗

Нейронные сети на Python

3 урока
1. Создание нейрона и простейшей нейронной сети ↗
2. Обучение нейронной сети ↗
3. Разработка нейронной сети с использованием библиотеки TensorFlow ↗