Informații administrative
| Titlu | Rețele neuronale convoluționale și transformatoare pentru imagini |
| Durată | 60 |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Tutorial |
| Focalizare | Tehnică – Învățare profundă |
| Subiect | Rețele neuronale |
Cuvinte cheie
Rețele neuronale convoluționale, Rețele de transformare, Viziune computerizată,
Obiective de învățare
- Implementarea și instruirea unui CNN și a unui Transformer pentru o problemă de vedere pe calculator de la zero
- Compararea performanțelor celor două modele
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Aici scopul este de a arăta etapele de implementare a rețelei de transformatoare pentru imagini. De asemenea, implementăm un CNN de bază cu un număr similar de parametri antrenabili, astfel încât să putem compara performanța CNN cu modelul ViT.
Contur
| Durată (min) | Descriere |
|---|---|
| 15 | Formarea unei rețele neuronale convoluționale simple |
| 35 | Formarea unei rețele neuronale transformatoare de viziune (ViT) |
| 10 | Compararea performanței celor două abordări diferite |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.