【Udemy中英字幕】Deep Learning with Python & Pytorch for Image Classification

使用 Python 和 Pytorch 进行深度学习进行图像分类

使用 PyTorch、Python 进行深度学习和计算机视觉图像分类。在自定义数据上训练和部署模型

讲师：AI & Computer Science School

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您将学到什么

• 使用 Python 和 PyTorch 的高级深度学习模型学习图像分类
• 使用 Python 和 PyTorch 学习单标签图像分类和多标签图像分类
• 从头开始构建卷积神经网络进行图像分类
• 学习深度 CNN 架构，包括 LeNet、AlexNet、Resnet、GoogleNet、VGG
• 用于图像分类的深度学习预训练模型（如 ResNet 和 AlexNet）
• 通过使用预先训练的深度学习模型掌握迁移学习。
• 使用 Pytorch 进行转换，执行数据预处理
• 使用 ResNet 和 AlexNet 执行单标签图像分类
• 使用 ResNet 和 AlexNet 执行多标签图像分类
• 自定义数据集、数据增强、数据加载器和训练功能
• 用于图像分类的深度 ResNet 模型微调
• ResNet 模型超参数优化
• 深度 ResNet 模型作为固定特征提取器
• 模型优化、训练和结果可视化
• 计算图像分类的准确率、精确率、召回率和 F1 分数
• 计算并可视化混淆矩阵以获得详细的分类模型性能

探索相关主题

• 数据科学
• 深度学习
• 发展

要求

• 本课程讲授使用 Python 和 Pytorch 进行深度学习
• 一个 Google Gmail 帐户，开始使用 Google Colab 编写 Python 代码

描述

您是否有兴趣释放人工智能的全部潜力？您是否想学习如何创建能够以令人难以置信的准确度识别物体的强大图像识别系统？如果是这样，那么我们的“使用 Python 进行图像分类的深度学习”课程正是您所需要的！在本课程中，您将学习使用预训练模型和迁移学习使用 Python 和 PyTorch 进行图像分类的深度学习。图像分类是一种计算机视觉任务，用于识别输入图像并使用机器学习技术预测图像的单标签或多标签作为输出。

使用 Python 和 PyTorch 踏上深度学习的奇妙世界，这些课程专为图像分类任务量身定制。在这门实践课程中，您将深入研究深度学习的原理和实践，掌握构建强大神经网络以对图像进行准确分类的技巧。从理解卷积神经网络的基础知识到使用 PyTorch 实现高级技术，本课程将为您提供在图像分类项目中脱颖而出所需的知识和技能。

深度学习已成为计算机视觉领域的变革者，彻底改变了各个领域的图像分类任务。了解如何利用 PyTorch 等深度学习框架对图像进行分类对于专业人士和爱好者来说都至关重要。无论您是数据科学家、软件工程师、研究人员还是学生，精通图像分类深度学习都会为您打开广泛的职业机会之门。此外，随着医疗保健、自动驾驶汽车、农业等领域的数字图像呈指数级增长，对图像分类专家的需求持续飙升。

课程细分：

• 您将使用 Google Colab 笔记本编写使用深度学习模型进行图像分类的 Python 代码。

• 您将了解如何将 Google Colab 与 Google Drive 连接以及如何访问数据。

• 您将使用不同的转换（例如图像调整大小和中心裁剪等）执行数据预处理。

• 您将使用 Python 的深度学习模型执行两种类型的图像分类、单标签分类和多标签分类。

• 学习卷积神经网络 (CNN)，包括 LeNet、AlexNet、Resnet、GoogleNet、VGG

• 您将能够学习迁移学习技术：

  1.通过微调模型进行迁移学习。

  2. 使用模型作为固定特征提取器进行迁移学习。

• 您将学习如何执行数据增强。

• 您将学习如何加载数据集、数据加载器。

• 您将学习如何微调深度 Resnet 模型。

• 您将学习如何使用深度 Resnet 模型作为固定特征提取器。

• 您将学习超参数优化和结果可视化。

• 从头开始构建卷积神经网络进行图像分类

• 计算图像分类的准确率、精确率、召回率和 F1 分数

• 计算并可视化混淆矩阵以获得详细的分类模型性能

深度学习在图像分类中的应用多种多样且影响深远，涉及众多行业和领域。一些关键应用包括：

• 医学成像：通过 X 射线、MRI 和 CT 扫描等医学扫描诊断疾病。

• 自动驾驶汽车：实时识别物体和障碍物，实现安全导航。

• 监控系统：识别和跟踪监控录像中的物体或个人。

• 农业：通过航空图像监测农作物健康状况并检测害虫或疾病。

• 电子商务：基于图像分析改进产品推荐系统。

通过掌握用于图像分类的深度学习技术，您将有能力解决实际问题并推动各个领域的创新。无论您有兴趣构建 AI 驱动的应用程序、进行开创性研究还是在技术行业中发展自己的职业生涯，本课程都将帮助您在令人兴奋的用于图像分类的深度学习领域取得重大进展。

本课程适合哪些人：

• 有兴趣学习 Python 和 Pytorch 的深度学习爱好者
• 对图像分类深度学习感兴趣的学生和研究人员