Training Pelatihan Kursus Jasa Python | CNN Computer Vision dengan Keras dan TensorFlow di Python

Anda sedang mencari kursus Jaringan Neural Konvolusional (CNN) lengkap yang mengajarkan semua yang Anda butuhkan untuk membuat model Pengenalan Gambar dengan Python, bukan?

Anda telah menemukan kursus Jaringan Neural Konvolusional yang tepat !

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu :

• Identifikasi masalah Pengenalan Gambar yang dapat diselesaikan menggunakan Model CNN.
• Buat model CNN dengan Python menggunakan pustaka Keras dan Tensorflow dan analisis hasilnya.
• Praktekkan, diskusikan, dan pahami konsep Deep Learning dengan percaya diri
• Memiliki pemahaman yang jelas tentang model Pengenalan Gambar Lanjutan seperti LeNet, GoogleNet, VGG16, dll.

Mengapa Anda harus memilih kursus ini?

Kursus ini mencakup semua langkah yang harus diambil seseorang untuk membuat model pengenalan gambar menggunakan Convolutional Neural Networks.

Sebagian besar kursus hanya fokus pada pengajaran bagaimana menjalankan analisis tetapi kami percaya bahwa memiliki pemahaman teoritis yang kuat tentang konsep memungkinkan kami untuk membuat model yang baik. Dan setelah menjalankan analisis, seseorang harus dapat menilai seberapa baik model tersebut dan menginterpretasikan hasilnya untuk benar-benar dapat membantu bisnis.

Apa yang tercakup dalam kursus ini?

Kursus ini mengajarkan Anda semua langkah untuk membuat model berbasis jaringan Neural yaitu model Pembelajaran Mendalam, untuk memecahkan masalah bisnis.

Di bawah ini adalah isi kursus ini di ANN:

• Bagian 1 (Bagian 2) – Dasar-dasar PythonBagian ini membantu Anda memulai dengan Python.

  Bagian ini akan membantu Anda mengatur lingkungan python dan Jupyter di sistem Anda dan ini akan mengajari Anda cara melakukan beberapa operasi dasar dengan Python. Kami akan memahami pentingnya perpustakaan yang berbeda seperti Numpy, Pandas & Seaborn.

• Bagian 2 (Bagian 3-6) – Konsep Teoritis ANNBagian ini akan memberi Anda pemahaman yang kuat tentang konsep yang terlibat dalam Jaringan Neural.

  Di bagian ini Anda akan belajar tentang sel tunggal atau Perceptrons dan bagaimana Perceptrons ditumpuk untuk membuat arsitektur jaringan. Setelah arsitektur disetel, kami memahami algoritme penurunan Gradien untuk menemukan nilai minimum suatu fungsi dan mempelajari bagaimana ini digunakan untuk mengoptimalkan model jaringan kami.

• Bagian 3 (Bagian 7-11) – Membuat model ANN dengan PythonDi bagian ini Anda akan belajar cara membuat model ANN dengan Python.

  Kami akan memulai bagian ini dengan membuat model ANN menggunakan Sequential API untuk memecahkan masalah klasifikasi. Kita belajar bagaimana mendefinisikan arsitektur jaringan, mengkonfigurasi model dan melatih model. Kemudian kami mengevaluasi performa model terlatih kami dan menggunakannya untuk memprediksi data baru. Terakhir kita belajar bagaimana menyimpan dan mengembalikan model.

  Kami juga memahami pentingnya pustaka seperti Keras dan TensorFlow di bagian ini.

• Bagian 4 (Bagian 12) – Konsep Teoritis CNNPada bagian ini Anda akan belajar tentang convolutional dan pooling layer yang merupakan blok bangunan model CNN.

  Pada bagian ini, kita akan mulai dengan teori dasar lapisan konvolusional, langkah, filter, dan peta fitur. Kami juga menjelaskan bagaimana gambar skala abu-abu berbeda dari gambar berwarna. Terakhir kita membahas pooling layer yang membawa efisiensi komputasi dalam model kita.

• Bagian 5 (Bagian 13-14) – Membuat model CNN dengan Python
  Pada bagian ini Anda akan belajar cara membuat model CNN dengan Python.Kami akan mengambil masalah yang sama untuk mengenali objek fashion dan menerapkan model CNN padanya. Kami akan membandingkan kinerja model CNN kami dengan model JST kami dan melihat bahwa akurasi meningkat sebesar 9-10% saat kami menggunakan CNN. Namun, ini bukanlah akhirnya. Kita dapat lebih meningkatkan akurasi dengan menggunakan teknik tertentu yang akan kita bahas di bagian selanjutnya.
• Bagian 6 (Bagian 15-18) – Proyek Pengenalan Gambar End-to-End dengan Python
  Pada bagian ini kita membangun proyek pengenalan gambar lengkap pada gambar berwarna.Kami mengambil kompetisi pengenalan gambar Kaggle dan membangun model CNN untuk menyelesaikannya. Dengan model sederhana kami mencapai akurasi hampir 70% pada set pengujian. Kemudian kami mempelajari konsep seperti Augmentasi Data dan Pembelajaran Transfer yang membantu kami meningkatkan tingkat akurasi dari 70% menjadi hampir 97%

Mengapa menggunakan Python untuk Deep Learning?

Memahami Python adalah salah satu keterampilan berharga yang dibutuhkan untuk berkarir di Deep Learning.

Meskipun tidak selalu demikian, Python adalah bahasa pemrograman pilihan untuk ilmu data. Berikut sejarah singkatnya:

Pada 2016, ini mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi sains data.

Pada 2017, ini melampaui R pada jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang alat yang paling banyak digunakan ilmuwan data.

Pada tahun 2018, 66% data scientist melaporkan menggunakan Python setiap hari, menjadikannya alat nomor satu untuk profesional analitik.

Pakar Deep Learning berharap tren ini terus berlanjut dengan meningkatnya perkembangan di ekosistem Python. Dan sementara perjalanan Anda untuk belajar pemrograman Python mungkin baru saja dimulai, senang mengetahui bahwa peluang kerja juga berlimpah (dan terus berkembang).

Apa perbedaan antara Data Mining, Machine Learning, dan Deep Learning?

Sederhananya, pembelajaran mesin dan penambangan data menggunakan algoritme dan teknik yang sama dengan penambangan data, kecuali jenis prediksinya bervariasi. Saat data mining menemukan pola dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui, pembelajaran mesin mereproduksi pola dan pengetahuan yang diketahui — dan selanjutnya secara otomatis menerapkan informasi tersebut ke data, pengambilan keputusan, dan tindakan.

Pembelajaran mendalam, di sisi lain, menggunakan daya komputasi tingkat lanjut dan jenis jaringan saraf khusus dan menerapkannya pada sejumlah besar data untuk mempelajari, memahami, dan mengidentifikasi pola yang rumit. Terjemahan bahasa otomatis dan diagnosis medis adalah contoh pembelajaran mendalam.