اگر به دنبال یادگیری هوش مصنوعی و ساخت پروژه های عملی برای رزومه خود هستید، تشخیص تصاویر با CNN یکی از بهترین گزینه ها است. در این آموزش هوش مصنوعی، به شما نشان می دهیم چگونه می توانید یک مدل تشخیص تصویر با شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) بسازید.
3 مرحله اصلی برای ساخت مدل تشخیص تصویر
1. آماده سازی داده ها
اولین قدم در آموزش هوش مصنوعی، جمع آوری و آماده سازی داده ها است. برای این پروژه می توانید از دیتاست های رایگان مانند CIFAR-10 استفاده کنید.
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()گزینه های دیگر:
– استفاده از دیتاست های فارسی مانند تصاویر محصولات
– ساخت دیتاست شخصی با عکس های خودتان
2. ساخت مدل CNN
حالا نوبت به آموزش ساخت مدل می رسد. این کد ساده ترین معماری CNN را نشان می دهد:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential([
Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
MaxPooling2D((2,2)),
Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2,2)),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
3. آموزش و ارزیابی مدل
پس از ساخت مدل، نوبت به آموزش هوش مصنوعی می رسد:
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test))چگونه این پروژه را در رزومه خود نمایش دهید؟
1. کدهای خود را در GitHub آپلود کنید
2. نتایج را با نمودارهای دقت و loss نمایش دهید
3. توضیح دهید چه چالش هایی داشتید و چگونه حل کردید
چرا تشخیص تصویر با CNN را یاد بگیریم؟
این مهارت در بسیاری از موقعیت های شغلی هوش مصنوعی مورد نیاز است، از جمله:
– سیستم های تشخیص چهره
– پزشکی هوشمند
– کنترل کیفیت خودکار
دوره های هوش مصنوعی در موسسه آموزشی فرهنگ نوین
موسسه آموزشی فرهنگ نوین با بهترین اساتید هوش مصنوعی ایران، دوره های تخصصی یادگیری عمیق و بینایی ماشین برگزار می کند. در این دوره ها شما به صورت عملی با پروژه هایی مانند تشخیص تصویر آشنا می شوید و می توانید مهارت های خود را برای بازار کار تقویت کنید.
بدون نظر