Administrativne informacije
| Naslov | Konvolucijske neuronske mreže |
| Trajanje | 60 |
| Modul | B |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Tehničko – dubinsko učenje |
| Tema | Duboko učenje |
Ključne riječi
CNN, Pithon, Deep Learning,
Ciljevi učenja
- Znati što je CNN i njegove glavne razlike s gusto povezanim NN-om
- Znati glavnu razliku između lokalno povezanih slojeva do konvolucijskih slojeva
- Znati kako konfigurirati sloj CNN-a
- Slojevi za objedinjavanje i normalizaciju serija
- Najpoznatije CNN-ove: LeNet, AlexNet, ResNet, VGG16, AllConvNet
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
- Teorija o umjetnim neuronskim mrežama
Neobvezno za studente
- Nijedan
Preporuke i pozadina za studente
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016.). Duboko učenje. MIT tisak. Poglavlje 9.
Preporučeno nastavnicima
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016.). Duboko učenje. MIT tisak. Poglavlje 9.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Ovo predavanje će upoznati studente s konvolucijskim neuronskim mrežama (CNNs), objašnjavajući glavne razlike između klasičnih Fully-Connected slojeva i konvolucijskih slojeva. Prednosti dijeljenja težine koje daje Konvolucijski sloj uvode se i raspravljaju, zajedno s usporedbom s lokalno povezanim slojevima. Uvodi se operator Convolution, a veličina jezgre, korak i padding raspravljaju kao glavni hiperparametri konvolucijskog sloja. Zatim, Pooling i Batch Normalizacijski slojevi će biti predstavljeni kao dio nekoliko CNN arhitektura. Kako bi se poboljšalo i što je Konvolucijski sloj naučio, uvest će se mogući načini vizualizacije naučenih filtara. Konačno, bit će predstavljen uvod u najpoznatije CNN arhitekture kao što su NetworkInNetwork i LeNet.
- Uvod u CNN-ove
- Glavna pitanja o potpuno povezanim slojevima za podatke visoke dimenzije
- Konvolucijski rukovatelj
- Opis konvolucijskog sloja u smislu neurona
- Konvolucijski slojevi
- Glavna svojstva konvolucijskog sloja
- Lokalna povezanost
- Dijeljenje težine
- Konvolucijski slojni hiperparametri
- Veličina filtra
- Korak
- Padding
- Glavna svojstva konvolucijskog sloja
- Slojevi za udruživanje
- Vizualizirajući slojevi
- Poznate arhitekture
- LeNet
- Nin
Vremenski raspored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti | Aktivnost | Materijal |
|---|---|---|---|---|
| 10 | Uvod u CNN-ove | |||
| 15 | Konvolucijski slojevi | |||
| 5 | Slojevi za udruživanje | |||
| 15 | Vizualizirajući slojevi | |||
| 15 | Poznate arhitekture |
Priznanja
Zahvaljujemo Engu. Andrea Apicella za svoj doprinos u razvoju materijala.
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.