Saltar al contenido principal
InicioArtificial IntelligenceDeep Learning for Images with PyTorch

Deep Learning for Images with PyTorch

Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.

Comience El Curso Gratis
4 horas16 vídeos58 ejercicios
3544 aprendicesTrophyDeclaración de cumplimiento

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.
Group¿Entrenar a 2 o más personas?Pruebe DataCamp para empresas

Preferido por estudiantes en miles de empresas


Descripción del curso

This course on deep learning for images using PyTorch will equip you with the practical skills and knowledge to excel in image classification, object detection, segmentation, and generation.

Classify images with convolutional neural networks (CNNs)

You'll apply CNNs for binary and multi-class image classification and understand how to leverage pre-trained models in PyTorch. With bounding boxes, you'll also be able to detect objects within an image and evaluate the performance of object recognition models.

Segment images by applying masks

Explore image segmentation, including semantic, instance, and panoptic segmentation, by applying masks to images and learn about the different model architectures needed for each type of segmentation.

Generate images with GANs

Finally, you'll learn how to generate your own images using Generative Adversarial Networks (GANs). You'll learn the skills to build and train Deep Convolutional GANs (DCGANs) and how to assess the quality and diversity of generated images. By the end of this course, you'll have gained the skills and experience to work with various image tasks using PyTorch models.
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más
Pruebe DataCamp Para EmpresasPara obtener una solución a medida, reserve una demostración.

En las siguientes pistas

Aprendizaje profundo en Python

Ir a la pista
  1. 1

    Image classification with CNNs

    Gratuito

    Learn about image classification with CNNs, the difference between the binary and multi-class image classification models, and how to use transfer learning for image classification in PyTorch.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Binary and multi-class image classification
    50 xp
    The number of classes
    50 xp
    Binary classification model
    100 xp
    Multi-class classification model
    100 xp
    Convolutional layers for images
    50 xp
    RGB, grayscale, or alpha?
    50 xp
    Adding a new convolutional layer
    100 xp
    Creating a sequential block
    100 xp
    Working with pre-trained models
    50 xp
    Save and load a model
    100 xp
    Loading a pre-trained model
    100 xp
    Image classification with ResNet
    100 xp
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más

En las siguientes pistas

Aprendizaje profundo en Python

Ir a la pista

colaboradores

Collaborator's avatar
James Chapman
Collaborator's avatar
Jasmin Ludolf
Collaborator's avatar
Olga Scrivner

Audio grabado por

Michał Oleszak's avatar
Michał Oleszak

requisitos previos

Intermediate Deep Learning with PyTorch
Michał Oleszak HeadshotMichał Oleszak

Machine Learning Engineer

Ver Más

¿Qué tienen que decir otros alumnos?

¡Únete a 14 millones de estudiantes y empieza Deep Learning for Images with PyTorch hoy mismo!

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.