Informacje administracyjne
| Tytuł | Splotowe sieci neuronowe i transformatory dla obrazów |
| Czas trwania | 60 |
| Moduł | B |
| Rodzaj lekcji | Tutorial |
| Skupienie | Techniczne – głębokie uczenie się |
| Temat | Sieci neuronowe |
Słowa kluczowe
Splotowe sieci neuronowe, Sieci transformatorowe,Komputer Vision,
Cele w zakresie uczenia się
- Wdrożenie i szkolenie CNN i Transformera dla problemu z wizją komputerową od podstaw
- Porównanie wydajności obu modeli
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Obowiązkowe dla studentów
Opcjonalne dla studentów
Brak.
Referencje i tło dla studentów
Brak.
Zalecane dla nauczycieli
Brak.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
Tutaj celem jest pokazanie kroków implementacyjnych sieci transformatorów dla obrazów. Wdrażamy również podstawowy CNN o podobnej liczbie trenowalnych parametrów, dzięki czemu możemy porównać wydajność CNN z modelem ViT.
Zarys
| Czas trwania (min) | Opis |
|---|---|
| 15 | Szkolenie prostej konwolucyjnej sieci neuronowej |
| 35 | Szkolenie sieci neuronowej transformatora wizyjnego (ViT) |
| 10 | Porównanie wyników dwóch różnych podejść |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.