Administratívne informácie
| Názov | Konvolučné neurónové siete |
| Trvanie | 60 |
| Modul | B |
| Druh lekcie | Tutorial |
| Zameranie | Technické – hĺbkové učenie |
| Téma | Hlboké učenie |
Kľúčové slová
CNN,hlboké učenie,Python,
Vzdelávacie ciele
- Implementácia a školenie CNN pre problém klasifikácie obrázkov od nuly
- Doladenie už vyškolenej siete
- Prenos učenia pomocou architektúr vyškolených na ImageNet
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
- Teória CNN
Voliteľné pre študentov
- Žiadna
Referencie a zázemie pre študentov
- Žiadna
Odporúčané pre učiteľov
Žiadne.
Učebné materiály
Pokyny pre učiteľov
Tento návod pokrýva základný vývoj, školenie a testovanie CNN. Tri rôzne tutorial implementované vo forme Jupyter Notebook budú zobrazené a diskutované. Najmä:
- zobrazí sa implementácia jednoduchého CNN. Školenie sa uskutoční s jednoduchým voľne dostupným súborom údajov (napr. MNIST). Ukáže sa hodnotenie z hľadiska presnosti skúšobnej súpravy po fáze výcviku.
- jemné ladenie už vyškolenej siete sa vykoná na novom súbore údajov (napr. Fashion-MNIST). Hodnotenie a porovnanie so sieťou vyškolenou od nuly bude zobrazené a diskutované.
- zobrazí sa, ako načítať a uložiť vlastné modely.
Časový harmonogram
| Trvanie (min) | Popis | Koncepty | Činnosť | Materiál |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Implementácia a školenie jednoduchého CNN | |||
| 20 | Jemné ladenie už vyškolenej siete | |||
| 20 | načítať a uložiť architektúry |
Uznania
Ďakujeme Eng. Andrea Apicella za jeho príspevok k vývoju materiálu.
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.