Neurónové siete pre počítačové videnie

Doc.RNDr. Milan Ftáčnik, CSc. a RNDr. Zuzana Černeková, PhD.

Naposledy modifikované: 21.12.2020

Zimný semester šk. r. 2020/2021

Podmienky na ukončenie predmetu sú:

1. Získať hodnotenie z písomnej a ústnej skúšky aspoň na úrovni 50% z maximálneho počtu 100 bodov

Celkové hodnotenie:

• A .......(aspoň) 90 bodov
• B .......(aspoň) 80 bodov
• C .......(aspoň) 70 bodov
• D .......(aspoň) 60 bodov
• E .......(aspoň) 50 bodov

Príklad trojice otázok na skúšku:

• Vysvetlite pojem konvolučnej neurónovej siete v porovnaní s plne prepojenou sieťou, objasnite význam receptívneho poľa, parametrov kroku, či dopĺňania núl, objasnite úlohu združovacích (pool) vrstiev
• Vysvetlite možnosti inicializácie váh neurónovej siete a postup pri normalizácii dávky pri trénovaní a pri testovaní
• Vysvetlite princíp fungovania rekurentných neurónových sietí a ich úlohu pri slovnom popise obsahu obrazu, čo je LSTM

Prednášky šk.r. 2020/2021

Úvod do prednášky

Klasikácia obrazu

Stratové funkcie a optimalizácia

Úvod do NS a spätné šírenie

Konvolučné neurónové siete

Trénovanie I.

Trénovanie II.

Architektúry neurónových sietí

Rekurentné neurónové siete

Detekcia a segmentácia

Siete GAN

Vizualizácie

Etika umelej inteligencie

Literatúra

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville: Deep learning, MIT Press, http://www.deeplearningbook.org/
Michael Nielsen: Neural networks and deep learning, http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
http://cs231n.stanford.edu/