Kursüberblick
In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie schnell ein maschinelles Lernmodell entwickeln und einsetzen können, das Deep Learning für Computer Vision nutzt, um Defektklassifizierungen und andere visuelle Erkennungsaufgaben durchzuführen. Mit NVIDIAs eigenem realen Produktionsdatensatz als Beispiel Beispiel zeigt dieser Workshop, wie die Lösung einfach auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Fertigung und industriellen Inspektion angewendet werden kann.
Bitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.
Zertifizierungen
Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python; Grundkenntnisse in Datenverarbeitung und Deep Learning.
- Um Erfahrungen mit Python zu sammeln, empfehlen wir dieses Python-Tutorial.
- Um ein grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitung und Deep Learning zu erlangen, empfehlen wir DLI's Fundamentals of Deep Learning.
Kursziele
- Extrahieren Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus dem bereitgestellten Datensatz mit Pandas DataFrame.
- Anwendung von Transfer-Learning auf ein Deep-Learning-Klassifizierungsmodell.
- Feinabstimmung des Deep-Learning-Modells und Festlegung von Bewertungsmetriken.
- Einsetzen und Messen der Modellleistung.
- Experimentieren Sie mit verschiedenen Inferenzkonfigurationen, um die Modellleistung zu optimieren.
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