Компьютерное зрение. Занятие №1. Нейронные сети

1.

Интенсив
Университет
16.02 - 18.02
искусственного
Занятие №1
интеллекта
«Компьютерное
зрение»

2.

AI
РЕШАЕТ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
ЗАДАЧИ

3.

Типы
данных
• Числовые данные
• Изображения
• Тексты
• Временные ряды
• Аудио
• Видео

4.

Типы задач
• Классификация
• Регрессия
• Поиск объекта
• Сегментация
• Предсказание
• Трансформация
• Действие в реальной среде
• Кластеризация

5.

Примеры
нейронок
Демо-панель

6.

Как
устроены
нейронные
сети

7.

Биологическая
модель
нейрона

8.

Математическая
модель
нейрона

9.

Математическая модель
нейрона

10.

Описание нейрона
0
1275
-765

11.

Выделение признака

12.

Выделение признака

13.

Выделение признака

14.

Нейроны
организованы
в слои

15.

Нейроны
организованы
в слои

16.

Сетка
состоит
из слоёв

17.

Сетка
состоит
из слоёв

18.

Финальный классификатор
0.92
0.08

19.

Финальный классификатор
0.04
0.96

20.

Обучение
это подбор
весов

21.

Обобщение
данных
Вес
Рост
Длина

22.

Обучающая выборка
Тестовая выборка
Животное Вес Рост Длина
Животное Вес Рост Длина
Кошка
3
25
37
Собака
14
41
57
Собака
4
22
29
….
Кошка
4
28
38
4.000 примеров
20.000 примеров
Обучающая
и тестовая выборки
Собака
42
59
67
Кошка
2
21
31
Кошка
3
20
31
11
21
44
….
Собака

23.

Обучение НС
Вес
Рост
Длина

24.

Ошибка сети
Градиентный спуск

25.

Полносвязный слой
Полносвязный слой обрабатывает
каждый элемент предыдущего слоя,
выполняя матричное перемножение
этих элементов на свои веса, и
отправляет полученные данные на
следующий слой.

26.

...
...
Выравнивающий
Полносвязный
Полносвязный

27.

Сверточный2D
Слой скользит двухмерным окном по
картинке, выявляя характерные
особенности изображения, обрабатывает
их и передает на следующий слой.

28.

...
Полносвязный
Выравнивающий
Полносвязный

29.

Демонстрация
работы
нейронной
сети

30.

Демонстрация
обучения
нейронной
сети