Administrativne informacije
| Naslov | Konvolucijske neuronske mreže |
| Trajanje | 60 |
| Modul | B |
| Vrsta lekcija | Udžbenik |
| Fokus | Tehničko – dubinsko učenje |
| Tema | Duboko učenje |
Ključne riječi
CNN, Deep Learning, Pithon,
Ciljevi učenja
- Implementacija i osposobljavanje CNN-a za problem klasifikacije slike od nule
- Fino podešavanje već osposobljene mreže
- Prijenos učenja pomoću arhitekture trenirane na ImageNetu
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
- Teorija o CNN-u
Neobvezno za studente
- Nijedan
Preporuke i pozadina za studente
- Nijedan
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Ovaj Tutorial obuhvaća temeljni razvoj, obuku i testiranje CNN-a. Tri različita udžbenik implementirana u obliku Jupyter Notebook će se prikazati i raspraviti. Konkretno:
- bit će prikazana implementacija jednostavnog CNN-a. Osposobljavanje će se provoditi s jednostavnim, slobodno dostupnim skupom podataka (npr. MNIST). Bit će prikazana ocjena točnosti testa postavljenog nakon faze osposobljavanja.
- fino ugađanje već obučene mreže provest će se na novom skupu podataka (npr. Fashion-MNIST). Prikazat će se i raspraviti evaluacija i usporedba s mrežom treniranom od nule.
- prikazat će se kako učitati i spremiti prilagođene modele.
Vremenski raspored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti | Aktivnost | Materijal |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Implementacija i obuka jednostavnog CNN-a | |||
| 20 | Fino ugađanje već obučene mreže | |||
| 20 | učitavanje i spremanje 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.