Administrativní informace
| Název | Konvoluční neuronové sítě |
| Trvání | 60 |
| Modul | B |
| Typ lekce | Přednáška |
| Soustředění | Technické – hluboké učení |
| Téma | Hluboké učení |
Klíčová slova
CNN,Python, hluboké učení,
Vzdělávací cíle
- Chcete-li vědět, co je CNN a jeho hlavní rozdíly s Densely-connected NN
- Znát hlavní rozdíl mezi lokálně propojenými vrstvami a konvolučními vrstvami
- Chcete-li vědět, jak konfigurovat vrstvu CNN
- Slučovací a dávkové normalizační vrstvy
- Seznamte se s nejznámějšími CNN: Další aktuálně oblíbené hry na této stránce: LeNet, AlexNet, ResNet, VGG16, AllConvNet.
Očekávaná příprava
Vzdělávací akce, které mají být dokončeny před
Povinné pro studenty
- Teorie o umělých neuronových sítích
Volitelné pro studenty
- Žádný
Reference a zázemí pro studenty
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Hluboké učení. Stiskněte MIT. — Kapitola 9
Doporučeno pro učitele
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Hluboké učení. Stiskněte MIT. — Kapitola 9
Materiály pro výuku
Pokyny pro učitele
Tato přednáška představí studentům konvoluční neuronové sítě (CNN) a vysvětlí hlavní rozdíly mezi klasickými plně propojenými vrstvami a konvolučními vrstvami. Jsou představeny a diskutovány výhody sdílení hmotnosti dané konvoluční vrstvou spolu se srovnáním s místně propojenými vrstvami. Je představen operátor Convolution a velikost jádra, krok a polstrování jsou diskutovány jako hlavní hyperparametry konvoluční vrstvy. Poté budou jako součást několika architektur CNN představeny vrstvy Pooling a Batch Normalization. Chcete-li lépe pochopit, co se konvoluční vrstva naučila, budou zavedeny možné způsoby vizualizace naučených filtrů. Na závěr bude představen úvod do nejznámějších architektur CNN, jako jsou NetworkInNetwork a LeNet.
- Úvod do CNN
- Hlavní problémy týkající se plně propojených vrstev pro data s vysokou rozměrností
- Konvoluční operátor
- Popis konvoluční vrstvy z hlediska neuronů
- Konvoluční vrstvy
- Hlavní vlastnosti konvoluční vrstvy
- Místní konektivita
- Sdílení hmotnosti
- Konvoluční hyperparametry
- Velikost filtru
- Krok
- Polstrování
- Hlavní vlastnosti konvoluční vrstvy
- Slučovací vrstvy
- Vizualizace vrstev
- Známé architektury
- LeNet
- Nin
Časový harmonogram
| Doba trvání (min) | Popis | Koncepty | Aktivity | Materiál |
|---|---|---|---|---|
| 10 | Úvod do CNN | |||
| 15 | Konvoluční vrstvy | |||
| 5 | Slučovací vrstvy | |||
| 15 | Vizualizace vrstev | |||
| 15 | Známé architektury |
Potvrzení
Děkujeme Eng. Andrea Apicella za svůj příspěvek k vývoji materiálu.
Program Human-Centered AI Masters byl spolufinancován Nástrojem Evropské unie pro propojení Evropy v rámci grantu CEF-TC-2020–1 Digitální dovednosti 2020-EU-IA-0068.