説明
このコースでは、コンピュータービジョン（CV）、アマゾンウェブサービス（AWS）での機械学習（ML）、Apache MXNetおよびGluonCVツールキットを使用してCVモデルを構築およびトレーニングする方法の概要を説明します。 このコースでは、人工ニューラルネットワークやその他のディープラーニングの概念について説明し、ニューラルネットワークのビルディングブロックを組み合わせて完全なコンピュータビジョンモデルを作成し、それらを効率的にトレーニングする方法について説明します。
このコースでは、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker、Amazon SageMaker GroundTruth、Amazon SageMaker Neo、Amazon EC2を介したAWS Deep Learning AMI、AWS Deep Learning Containers、AWS上のApache MXNetなどのAWSサービスとフレームワークについて説明します。 このコースは、ビデオ講義、実践的なエクササイズガイド、デモンストレーション、およびクイズで構成されています。
毎週、GluonCVでコンピュータービジョンのさまざまな側面に焦点を当てます。 第XNUMX週では、コンピュータービジョンのいくつかの基本的な概念を紹介し、GluonCVで解決できるタスクについて説明し、Apache MXNetの利点について説明します。
XNUMX週目は、お客様のタスクに最も適したAWSサービスに焦点を当てます。 Amazon RekognitionやAmazon SageMakerなどのサービスを使用します。 AWS深層学習AMIと深層学習コンテナの違いを確認します。 最後に、このモジュールでカバーされている各サービスの設定方法のデモがあります。
XNUMX週目は、GluonCVとMXNetのセットアップに焦点を当てます。 分類、検出、セグメンテーションのための事前トレーニング済みモデルの使用について見ていきます。
XNUMX週目とXNUMX週目では、MXNetの使いやすい高レベルAPIであるGluonの基礎について説明します。さまざまなGluonブロックをいつ使用するかを理解し、それらのブロックを完全なモデルに組み合わせる方法、データセットの作成、および書き込みを行います。完全なトレーニングループ。
最終週には、コースでこれまでに学習したすべてを適用する最終プロジェクトがあります。適切な事前トレーニング済みのGluonCVモデルを選択し、そのモデルをデータセットに適用して、GluonCVモデルの出力を視覚化します。
価格：無料で登録！
言語： 英語
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