Ce cours vous apprendra à créer des réseaux neuronaux convolutifs et à les appliquer aux données d'image. Grâce à l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur fonctionne beaucoup mieux qu'il y a seulement deux ans, ce qui permet de nombreuses applications passionnantes allant de la conduite autonome en toute sécurité, à la reconnaissance faciale précise, à la lecture automatique des images radiologiques.
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Réseaux neuronaux convolutifs
deeplearning.ai이 강좌에 대하여
귀하가 습득할 기술
- Facial Recognition System
- Object Detection
- Statistical Classification
- Stack (Abstract Data Type)
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deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
Fondements des réseaux neuronaux convolutifs
Apprendre à mettre en œuvre les couches de base des CNN (mise en commun, convolutions) et à les empiler correctement dans un réseau profond pour résoudre les problèmes de classification d'images multi-classes.
Modèles convolutifs profonds : études de cas
Découvrir les astuces pratiques et les méthodes utilisées dans les CNN profonds directement à partir des articles de recherche.
Détection d'objets
Apprendre à appliquer vos connaissances des CNN à l'un des domaines les plus difficiles mais les plus sensibles de la vision par ordinateur : Détection d’objets.
Applications spéciales : Reconnaissance faciale et transfert de style neuronal
Découvrez comment les CNN peuvent être appliqués à plusieurs domaines, y compris la génération d'art et la reconnaissance faciale. Mettez en œuvre votre propre algorithme pour générer de l'art et reconnaître les visages !
자주 묻는 질문
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