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Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision

3 ラボ 4時 41分 30クレジット

Explore the fundamentals of deep learning by training neural networks and using results to improve performance and capabilities. In this hands-on course, you will learn the basics of deep learning by training and deploying neural networks. You will: ● Implement common deep learning workflows such as image classification and object detection ● Experiment with data, training parameters, network structure, and other strategies to increase performance and capability ● Deploy your networks to start solving real world problems On completion, you will be able to solve your own problems with deep learning. The Quest below is an older version of this course. For the newer more up-to-date version of this course please explore the new DLI Cloud Platfrom here: https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-FX-01+V2/about

Quest Outline

ハンズオンラボ

DIGITSによる画像分類入門

ディープ・ラーニングとは、人間の視覚認識能力に近いマシンを提供するものであり、手作業でコーディングされたソフトウェアをデータから直接学習された予測モデルに置き換えることにより、多くのアプリケーションを変革させています。 このラボでは、機械学習のワークフローを紹介し、実世界の画像分類問題を解決するためにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用するハンズオンを提供します。 データの準備、モデル定義、モデルの訓練とトラブルシューティング、検証テスト、およびモデルのパフォーマンスを向上させるための戦略について説明します。 また、モデルトレーニングプロセスのGPUによる高速化のメリットも確認​​できます。このラボを修了すると、NVIDIA DIGITSを使用して独自の画像分類データセットでDNNを学習する知識が得られます。

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warning エヌビディアDIGITSによる物体検出入門

エヌビディアDIGITSでクジラの顔を検出を行ってみましょう

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ハンズオンラボ

Neural Network Deployment with DIGITS and TensorRT

Deep learning allows us to map inputs to outputs that are extremely computationally intense. Learn to deploy deep learning to applications that recognize images and detect pedestrians in real time by: Accessing and understanding the files that make up a trained model Building from each function’s unique input and output Optimizing the most computationally intense parts of your application for different performance metrics like throughput and latency Upon completion of this Lab, you will be able to implement deep learning to solve problems in the real world.

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