Upravne informacije
| Naslov | Konvolucijska nevronska omrežja |
| Trajanje | 60 |
| Modul | B |
| Vrsta lekcije | Tutorial |
| Osredotočenost | Tehnično – poglobljeno učenje |
| Tema | Globoko učenje |
Ključne besede
CNN, Deep Learning, Pithon,
Učni cilji
- Izvajanje in usposabljanje CNN za problem razvrščanja slik iz nič
- Fino prilagajanje že usposobljenega omrežja
- Prenos učenja z uporabo arhitekture, usposobljenih na ImageNet
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
- Teorija o CNN
Neobvezno za študente
- Nobenega
Reference in ozadje za študente
- Nobenega
Priporočeno za učitelje
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
Ta vadnica zajema temeljni razvoj CNN, usposabljanje in testiranje. Prikazani bodo trije različni vadnici, ki se izvajajo v obliki zvezka Jupyter. Zlasti:
- prikazana bo uporaba preprostega CNN-a. Usposabljanje bo potekalo s preprostim prosto dostopnim naborom podatkov (npr. MNIST). Prikazana bo ocena natančnosti preizkusa, določenega po fazi usposabljanja.
- fino prilagajanje že usposobljenega omrežja bo narejeno na novem naboru podatkov (npr. Fashion-MNIST). Prikazano in obravnavano bo vrednotenje in primerjava z mrežo, ki se bo usposabljala iz nič.
- prikazano bo, kako naložiti in shraniti modele po meri.
Časovni razpored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti | Aktivnost | Material |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Izvajanje in usposabljanje preprost CNN | |||
| 20 | Fino uglaševanje že usposobljenega omrežja | |||
| 20 | naložite in shranite arhitekture |
Priznanja
Hvala Eng. Andrea Apicella za njegov prispevek k razvoju materiala.
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).