Entendendo e Visualizando Redes Neurais Convolutionais (CNNs)

As redes neurais de convolução (CNNs) são usadas principalmente para classificação de imagem e reconhecimento por causa de sua alta precisão. O curso introduz a necessidade de utilização de CNNs no processamento de imagens. Você explorará o papel da CNNs na conquista das dificuldades apresentadas por outras redes em peneiramento através de imagens. Seguindo isso, é discutida a função do algoritmo de backpropagation em CNNs, onde você será ensinado sobre as notações matemáticas de um algoritmo de backpropagation. A evolução das arquiteturas da CNN ao longo das últimas décadas também é destacada. Isso incluirá os diversos tipos de arquiteturas e o processo de seleção da arquitetura adequada com base na tarefa em mãos. Este curso explica como as arquiteturas da CNN são usadas para extrair aulas de informação a partir de uma imagem rasteira multibanda para criar mapas temáticos.

Next, o curso destaca as várias formas de melhorar as arquiteturas da CNN com base em trabalhos anteriores. Isso incorporará os elementos dos modelos de CNN contemporâneos que foram criados para estender a assistência para além de outras redes. Você explorará as diversas implementações arquitetônicas que levaram da arquitetura MobileNet à arquitetura de ponta EfficientNet, com as muitas melhorias no meio. O curso explica a importância de visualizar um modelo de CNN. Isso incluirá os vários métodos de se prever e apresentar as previsões do modelo de uma CNN. Além disso, o curso irá delonear as aplicações dessas redes neurais em imagens de processamento. Você descobrirá como a CNN, usando a técnica de deep learning, supera outros métodos na análise de imagens. Os processos para interpretação e compreensão das aplicações de CNNs na análise de imagens também são explicados.

Finalmente, você será ensinado como as explicações visuais são extraídas de redes profundas por meio de localização baseada em gradiente. Isso incluirá o papel de mapas de ativação de classe no aprimoramento dos esclarecimentos para CNNs profundos. Os métodos atuais para explicar CNNs são destacados. Você explorará os modos interpretáveis e os backgrounds de jogo-teóricos utilizados para imagens, textos e dados tabulares para experimentos do mundo real. Por último, você será ensinado sobre as várias abordagens para abordar o problema dos gradientes saturantes. Isso incluirá a resolução de um problema que se refere a uma função para a qual uma entrada mais considerável não levará a um aumento relevante da produção. Este é um curso empolgante que interessará aos que estudam a ciência da computação ou os interessados nesses tópicos. Por que esperar? Inscrete-se hoje e comece a aprender sobre a aplicação de redes neurais convolucionais a várias tarefas de visão do computador.