Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu (CZ)

Popis kurzu

Workshop je pro machine learning začátečníky, kteří si mají chuť prakticky vyzkoušet neuronové sítě pro zpracování obrázků, ale ještě k tomu neměli tu pravou příležitost.

Názornými experimenty spolu poodhalíme, jak a proč takové modely fungují, jaké jsou za jejich fungováním intuice a postupně přes jednoduché příklady dospějeme až k modelům, které se běžně používají v praxi. U těch se zaměříme na možnosti využití jejich vnitřní sémantické reprezentace obrázku a na to, jak co nejefektivněji vizualizovat jejich chování.

Obsah kurzu

• Zpět do historie (od biologické intuice přes ruční návrh atributů až k LeCunovi a Krizhevskému)


• Co je konvoluce a proč funguje


• PyTorch (jak postavit jednoduchou konvoluční síť)


• Praktický příklad na klasifikaci Fashion MNIST datasetu


• Co je MSCOCO


• Seznámení s ResNetem


• Vizualizace neuronových sítí


• Klasifikace obrázků do tříd


• Jak na špinavá data

Předpoklady

• Základní znalost programování v Pythonu


• Středoškolské znalosti lineární algebry. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor a znalost násobení matic.


• Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.

Návaznosti