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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-learning-redes-convolucionais-e-transfer-learning/
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课程名称：深度学习：计算机视觉、卷积神经网络与迁移学习 课程概述：您好，学生们！在本课程中，我的主要目标是教您如何训练卷积神经网络模型以进行图像分类。同时，我还将分享背后的理论，让您了解其运作机制。最后，我将向您传授一些训练最先进模型的最佳实践，这些经验我来自于旧金山的Fast AI团队。特别是，您将会意识到，图像分类问题的尖端训练效果，离不开迁移学习这一方法。通过这种方法，我们可以利用在计算机视觉竞赛中获得冠军的超级神经网络，将其特征提取能力迁移到其他问题上。 注意：这门课程是我花费超过两年时间开发的，最初并不是打算在Udemy上发布，但我希望能够将其发布在某个平台上。正如您在视频中所见，它是逐步录制的，我也感觉还有一些部分缺失，但如果一味等待最终完善，它将永远不会完成。因此，我决定先将其公开，收集反馈并在必要时进行改进。
Olá aluno! Meu principal objetivo neste curso é ensinar vocês à treinarem modelos de redes convolucionais para classificação de imagens. Além disso, pretendo compartilhar a teoria por trás para que vocês entendam o que ocorre nos bastidores. Por fim, um terceiro objetivo que tenho aqui é ensinar vocês boas práticas para treinamento de modelos estado da arte - esta parte eu aprendi com o pessoal da Fast AI na Universidade de San Francisco. Em especial, vocês perceberão que o estado da arte para treinamento de problemas de classificação de imagens somente é possível graças ao uso de transferência de aprendizagem (transfer learning). Com este método é possível fazermos uso de super redes neurais campeãs em competições de visão computacional e transferir seu poder de extração de características para outros problemas. OBS: Estou tornando público um curso que demorei mais de dois anos para desenvolver - à princípio o foco não era a Udemy mas gostaria de deixar ele no ar em alguma plataforma. Como perceberão nos vídeos, ele foi gravado aos poucos, e ainda sinto que há algumas partes faltando, mas se esperar até este dia chegar, ele nunca ficará pronto:) portanto, já vou torná-lo público, ir coletando feedbacks e melhorando quando necessário.
