Adminisztratív információk
| Cím | Konvolúciós neurális hálózatok |
| Időtartam | 60 |
| Modul | B |
| Lecke típusa | Bemutató |
| Fókusz | Technikai – Mély tanulás |
| Téma | Mélytanulás |
Kulcsszó
CNN,Mély tanulás,Python,
Tanulási célok
- CNN bevezetése és képzése egy képosztályozási problémára a semmiből
- Már kiképzett hálózat finomhangolása
- A tanulás átvitele az ImageNet-en kiképzett architektúrák segítségével
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Elmélet a CNN-ről
Választható diákok számára
- Nincs
Referenciák és háttér a diákok számára
- Nincs
Ajánlott tanároknak
Egy sem.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Ez az oktatóanyag magában foglalja az alapvető CNN fejlesztést, képzést és tesztelést. Három különböző bemutató formájában Jupyter Notebook kerül bemutatásra és megvitatásra. Különösen:
- bemutatjuk egy egyszerű CNN bevezetését. A képzés egyszerű, szabadon hozzáférhető adatkészlettel (pl. MNIST) történik. A tesztsorozat pontosságának értékelése a képzési szakasz után kerül bemutatásra.
- egy már kiképzett hálózat finomhangolása egy új adatkészleten (pl. Fashion-MNIST) történik. Az értékelést és a nulláról kiképzett hálózattal való összehasonlítást bemutatjuk és megvitatjuk.
- az egyéni modellek betöltése és mentése megjelenik.
Időbeosztás
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak | Tevékenység | Anyag |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Egy egyszerű CNN megvalósítása és képzése | |||
| 20 | Már kiképzett hálózat finomhangolása | |||
| 20 | az architektúrák betöltése és mentése |
Visszaigazolások
Köszönjük Eng. Andrea Apicella az anyag fejlesztésében való közreműködéséért.
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.