Informații administrative
| Titlu | Rețele neuronale convoluționale |
| Durată | 60 |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Tutorial |
| Focalizare | Tehnică – Învățare profundă |
| Subiect | Învățare profundă |
Cuvinte cheie
CNN,Învățare profundă,Python,
Obiective de învățare
- Implementarea și instruirea unui CNN pentru o problemă de clasificare a imaginii de la zero
- Reglajul fin al unei rețele deja instruite
- Transfer de învățare folosind arhitecturi instruite pe ImageNet
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- Teorie pe CNN
Opțional pentru studenți
- Niciuna
Referințe și context pentru studenți
- Niciuna
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Acest Tutorial acoperă dezvoltarea, instruirea și testarea CNN fundamentale. Trei tutoriale diferite implementate sub formă de Jupyter Notebook vor fi afișate și discutate. În special:
- punerea în aplicare a unui simplu CNN va fi prezentată. Instruirea se va face cu un set de date simplu disponibil gratuit (de exemplu, MNIST). Evaluarea în ceea ce privește acuratețea unui set de teste după etapa de formare va fi prezentată.
- reglajul fin al unei rețele deja instruite va fi realizat pe un nou set de date (de exemplu, Fashion-MNIST). Evaluarea și o comparație cu o rețea instruită de la zero vor fi prezentate și discutate.
- cum să încărcați și să salvați modele personalizate vor fi afișate.
Orarul
| Durată (min) | Descriere | Concepte | Activitate | Material |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Implementarea și instruirea unui simplu CNN | |||
| 20 | Reglaj fin al unei rețele deja instruite | |||
| 20 | încărcați și salvați arhitecturile |
Confirmări
Îi mulțumim lui Eng. Andrea Apicella pentru contribuția sa la dezvoltarea materialului.
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.