¿Cuál es un buen tutorial breve para usar el aprendizaje profundo para tareas de reconocimiento de imágenes?

Creo que los siguientes recursos lo orientarán en la dirección correcta:

– Tutorial de reconocimiento de imágenes de Tensorflow (Reconocimiento de imágenes | TensorFlow): una mirada a la tecnología de reconocimiento de imágenes del aprendizaje profundo del gran papá Google. TensorFlow es la biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático de Google.
– Tutorial UFLDL (Tutorial de aprendizaje profundo y aprendizaje profundo no supervisado): documento de Stanford sobre métodos de aprendizaje profundo no supervisados
Aprendizaje profundo (Aprendizaje profundo)
– Biblioteca de Caffe (Caffe | Tutorial de Caffe)
– Github (Construya mejor el software, juntos): plataforma donde los programadores y desarrolladores comparten notas e intercambian recursos Awesome Deep Vision (kjw0612 / awesome-deep-vision) y Awesome Deep Learning (ChristosChristofidis / awesome-deep-learning) en particular son tutoriales muy perspicaces allí.

También le sugiero que consulte la documentación de API de Hive Moderation (Hive Docs). Espero que esto ayude.

Busque a Jeremy Howard y Rachael Thomas rápidamente. · Hacer que las redes neuronales se enfríen nuevamente

y lo que cubriremos en el primer certificado de aprendizaje profundo

La Lección 1, parte 1, le ofrece 6 líneas de Python que entrenarán un modelo para la clasificación de imágenes.

No creo que encuentres una introducción más concisa. Por supuesto, para obtener el beneficio completo del curso, y lo que está sucediendo detrás de escena tomará alrededor de 70 horas.

Está basado en video. Si lo consideras breve o no, es algo que no puedo adivinar.

Tutorial introductorio de Google sobre el uso de su marco Tensorflow para el reconocimiento de imágenes:

MNIST para principiantes de ML | TensorFlow

Es posible que desee echar un vistazo a

Y también

Espero que esto ayude.

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