Introducción a Computer Vision con PyTorch
Aprenderemos sobre diferentes tareas de visión informática y nos centraremos en la clasificación de imágenes, y veremos cómo usar redes neuronales para clasificar dígitos manuscritos, así como algunas imágenes reales, como fotografías de gatos y perros. Usaremos uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares, ¡PyTorch!
Objetivos de aprendizaje
Objetivos de este módulo:
- Información sobre las tareas de Computer Vision que se resuelven más comúnmente con redes neuronales
- Descripción del funcionamiento de las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Entrene una red neuronal para reconocer dígitos manuscritos y clasificar gatos y perros.
- Aprenda a usar transfer Learning para resolver problemas de clasificación del mundo real con PyTorch
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de Python y Jupyter Notebook
- Familiarización con el marco de PyTorch, incluidos los tensores, los conceptos básicos de la propagación con carácter retroactivo y la creación de modelos
- Descripción de los conceptos de aprendizaje automático, como la clasificación, el conjunto de datos de entrenamiento y prueba, la precisión, etc.