Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet

1. Разработчикам и специалистам по анализу данных:

• Узнают, как эффективно использовать сверточные нейронные сети для обработки изображений.
  
• Разберутся в базовых концепциях сверточных нейронных сетей, таких как свертки, пулинг и полносвязные слои.
  
• Поймут вклад каждой архитектуры в развитие глубокого обучения и улучшение производительности моделей.
  
  

2. Специалистам в области машинного обучения и глубокого обучения:

• Погрузятся в основные архитектуры CNN, начиная от ранних моделей, таких как LeNet, и заканчивая современными, такими как EfficientNet.
  
  
• Получат практические советы по обучению и оптимизации нейронных сетей для достижения высокой точности и эффективности.
  
  

3. Всем, кто интересуется компьютерным зрением:

• Поймут, как применение сверточных нейронных сетей революционизировало обработку изображений и привело к ряду инноваций в различных областях, включая медицину, автомобильную промышленность, искусственный интеллект и многое другое.
  

Кому будет полезен вебинар:

Какую пользу получат участники открытого урока:

1. Овладеете практическими навыками:

• Участники научатся настраивать и обучать сверточные нейронные сети, что позволит им применять эти знания в своих собственных проектах и исследованиях.
  
  

2. Поймете основные концепции:

• Получат глубокое понимание основных понятий и терминов, связанных с CNN, что поможет им более эффективно общаться и сотрудничать в области машинного обучения и компьютерного зрения.
  
  

3. Откроете новые возможности для развития карьеры:

• Успешное освоение сверточных нейронных сетей может значительно повысить профессиональный рост и карьерные перспективы участников, открывая новые возможности для работы в сфере искусственного интеллекта и анализа данных.
  
  

4. Получите шанс попасть в окружение экспертов и энтузиастов CV-технологий:

• Вебинар предоставит участникам возможность общаться и обмениваться опытом с другими специалистами в области машинного обучения и компьютерного зрения, что может привести к созданию новых связей и партнерств.
  

Сверточная нейронная сеть (CNN):
Это тип нейронной сети, специально разработанный для обработки данных с сетчатой структурой, таких как изображения. Использует свертки для выделения важных признаков.

Свертка:
Математическая операция, применяемая к двум функциям, которая результатом дает третью функцию, показывающую, насколько одна из функций совпадает с другой. В контексте CNN это фильтр, который проходит по изображению для выделения признаков, таких как края и текстуры.

Ядро/фильтр:
Набор весов, применяемых в процессе свертки для выделения специфических признаков из изображения. Матричный элемент, который перемещается по всему изображению, применяя свертку.

Программа открытого урока

Архитектуры CNN:

• LeNet: Первая CNN, разработанная для распознавания рукописных цифр.
  
• AlexNet: Победитель конкурса ImageNet 2012, который значительно углубил и расширил архитектуру CNN.
  
• VGGNet: Использует небольшие (3x3) свертки, глубину сети увеличивает за счет увеличения количества слоев.
  
  

Обучение и оптимизация:

• Backpropagation: Метод обратного распространения ошибки, используемый для обучения сети.
  
• SGD (Stochastic Gradient Descent): Метод оптимизации, применяемый для обновления весов сети.
  
• Data Augmentation: Техника увеличения объема данных путем применения различных преобразований (например, вращения, обрезки) к исходным данным.
  

Обзор алгоритмов и их применения