Deep Learning for computer vision offline Guide para PC
Valoración: 5,0/5 - 1 votos
Última versión: 1.0
Descargas: 1+
Actualizada: 2023/12/30
Información
Precio: Gratis
Tamaño: 38 MB
Versión actual: 1.0
Nombre de paquete: com.bleeddatascience.deeplearning
Categoría: Libros y obras de consulta
Desarrollador: fuzzysystemzone
Compatibilidad: Android 2.3 y versiones posteriores
Capturas de pantalla: [ Ver todo ]
El aprendizaje profundo agregó un gran impulso al campo de la visión por computadora que ya se estaba desarrollando rápidamente. Con el aprendizaje profundo, se han introducido muchas aplicaciones nuevas de técnicas de visión por computadora y ahora se están convirtiendo en parte de nuestra vida cotidiana. Estos incluyen el reconocimiento y la indexación de rostros, la estilización de fotografías o la visión artificial en automóviles autónomos.
El objetivo de esta aplicación es presentar a los entusiastas del aprendizaje profundo a la visión por computadora, comenzando desde lo básico y luego pasando a modelos de aprendizaje profundo más modernos. El aprendizaje profundo para la aplicación de visión por computadora cubrirá tanto el reconocimiento de imágenes como de video, incluida la clasificación y anotación de imágenes, el reconocimiento de objetos y la búsqueda de imágenes, varias técnicas de detección de objetos, estimación de movimiento, seguimiento de objetos en video, reconocimiento de acciones humanas y, finalmente, estilización, edición y nueva generación de imágenes. En el proyecto del curso, los estudiantes aprenderán cómo construir un sistema de manipulación y reconocimiento facial para comprender la mecánica interna de esta tecnología, probablemente la más conocida y a menudo demostrada en películas y programas de televisión como ejemplo de visión por computadora e inteligencia artificial.
Tema específico principal:
✔ ¿Qué es Deep Learning ?.
✔ Fundamentos de la imagen.
✔ Conceptos básicos de clasificación de imágenes.
✔ Conjuntos de datos para la clasificación de imágenes.
✔ Configuración de su entorno de desarrollo
✔ Cree un clasificador de primera imagen.
✔ Aprendizaje parametrizado
✔ Métodos de optimización y regularización.
✔ Fundamentos de redes neuronales.
✔ Redes neuronales convolucionales.
✔ Entrenando su primera CNN.
✔ Guardar y cargar sus modelos
✔ LeNet: Reconocimiento de dígitos escritos a mano.
✔ MiniVGGNet: profundizar con las CNN
✔ Programadores de tasas de aprendizaje.
✔ Detección de ajuste insuficiente y excesivo.
✔ Modelos de puntos de control.
✔ Visualización de arquitecturas de red.
✔ Conceptos de visión artificial y ejemplos prácticos
✔ CNN listos para usar para clasificación.
✔ Temas centrales de la programación Python.
✔ Ejemplos de código Python de temas de ciencia de datos.
✔ Aprendizaje automático con ejemplos de código.
El objetivo de esta aplicación es presentar a los entusiastas del aprendizaje profundo a la visión por computadora, comenzando desde lo básico y luego pasando a modelos de aprendizaje profundo más modernos. El aprendizaje profundo para la aplicación de visión por computadora cubrirá tanto el reconocimiento de imágenes como de video, incluida la clasificación y anotación de imágenes, el reconocimiento de objetos y la búsqueda de imágenes, varias técnicas de detección de objetos, estimación de movimiento, seguimiento de objetos en video, reconocimiento de acciones humanas y, finalmente, estilización, edición y nueva generación de imágenes. En el proyecto del curso, los estudiantes aprenderán cómo construir un sistema de manipulación y reconocimiento facial para comprender la mecánica interna de esta tecnología, probablemente la más conocida y a menudo demostrada en películas y programas de televisión como ejemplo de visión por computadora e inteligencia artificial.
Tema específico principal:
✔ ¿Qué es Deep Learning ?.
✔ Fundamentos de la imagen.
✔ Conceptos básicos de clasificación de imágenes.
✔ Conjuntos de datos para la clasificación de imágenes.
✔ Configuración de su entorno de desarrollo
✔ Cree un clasificador de primera imagen.
✔ Aprendizaje parametrizado
✔ Métodos de optimización y regularización.
✔ Fundamentos de redes neuronales.
✔ Redes neuronales convolucionales.
✔ Entrenando su primera CNN.
✔ Guardar y cargar sus modelos
✔ LeNet: Reconocimiento de dígitos escritos a mano.
✔ MiniVGGNet: profundizar con las CNN
✔ Programadores de tasas de aprendizaje.
✔ Detección de ajuste insuficiente y excesivo.
✔ Modelos de puntos de control.
✔ Visualización de arquitecturas de red.
✔ Conceptos de visión artificial y ejemplos prácticos
✔ CNN listos para usar para clasificación.
✔ Temas centrales de la programación Python.
✔ Ejemplos de código Python de temas de ciencia de datos.
✔ Aprendizaje automático con ejemplos de código.
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo Deep Learning for computer vision offline Guide para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de Deep Learning for computer vision offline Guide: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el Deep Learning for computer vision offline Guide en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar Deep Learning for computer vision offline Guide en la PC. Aquí está el Deep Learning for computer vision offline Guide que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo Deep Learning for computer vision offline Guide para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar Deep Learning for computer vision offline Guide en PC NOX app player.
Valoraciones y reseñas
5,0 de 5 - 1 votos
Opiniones
(*) is required
También te puede interesar
Más de este desarrollador
Apps populares
