Breve introduzione alle CNN
- 1. DEMOCRATIZE A.I. Hosted by In Partnership with Se hai la barba devi ridere il doppio altrimenti non si vede Nicola Procopio 20 - 07 - 2019
- 2. Chi sono Nicola Nico Procopio Senior Data Scientist @ Dove ho lavorato Dove potremmo esserci gi incontrati Interessi lavorativi Altro Lettore bulimico Ciclista molto amatoriale Indie-Rock fan Sea lover Cos狸 pigro da sperare che il PC lavorer al suo posto
- 3. Perch竪 una community su A.I. Tutti dobbiamo chiederci cosa possiamo fare per raccogliere i benefici della futura intelligenza artificiale ed evitarne i rischi. Questa 竪 la conversazione pi湛 importante del nostro tempo Stephen Hawking
- 4. Google AIY Project Il Vision Kit del Google AIY Project 竪 una camera (vision bonnett) che appoggiandosi su Raspberry Pi consente di eseguire alcuni esempi di AI. Il modulo di intelligenza artificiale 竪 basato su Tensorflow e nel device troviamo diversi esempi. Oggi eseguiremo Joy Detector. Nel mio intervento verr introdotta un p嘆 di logica della computer vision, le reti convoluzionali (CNN) e svolgeremo qualche esempio su Google Colaboratory.
- 5. Computer Vision Cerca di riprodurre il sistema visivo, in particolare la comunicazione occhio - cervello per il riconoscimento di: oggetti volti emozioni . I due problemi principali che v a risolvere sono: 1. classificazione di immagini 2. localizzazione di immagini Dopo diversi studi ed esperimenti negli ultimi anni si 竪 affermato lutilizzo di NN , lo spartiacque 竪 stato il 2001 con lo sviluppo dellalgoritmo Viola - Jones
- 6. Convolutional Neural Network Convertono le immagini in un array numerico leggibile dal PC. Mediante una serie di filtri le informazioni vengono riassunte come nellimmagine per poi passare a una rete fully-connected. La convoluzione funziona scomponendo unimmagine in una serie di piastrelle semi- sovrapposte. Ogni piastrella mantiene la stessa posizione che aveva nelloriginale. Vengono estratte solo le parti interessanti cos狸 da avere una riduzione delle dimensioni ma senza eccessiva perdita di informazione.
- 7. Stide & Pooling Stride: di quanto sovrapponiamo le piastrelle scorrendo la finestra sullimmagine? Nella figura lo stride 竪 1 Pooling: come riduciamo le informazioni? Nellimmagine due tecniche: MaxPooling: valore pi湛 alto nella finestra AvgPooling valore medio
- 8. Conv1D Artificial Neural Networks (ANN) sono uno strumento estremamente potente per la Time Series Analysis in particolare quando si lavora con alte frequenze di campionamento (biosignals, utilities, business and finance, IoT in generale). Per ogni tecnica statistica classica se ne sta sostituendo una basata sulle ANN, in particolare la Conv1D si sta imponendo per quanto riguarda il forecasting visto che supera alcuni limiti delle RNN.
- 9. Keras Keras 竪 una libreria open source per l'apprendimento automatico e le reti neurali, scritta in Python. progettata come un'interfaccia a un livello di astrazione superiore di altre librerie simili di pi湛 basso livello, e supporta come back-end le librerie TensorFlow, Microsoft CNTK e Theano. Progettata per permettere una rapida prototipazione di deep NN, si concentra sulla facilit d'uso, la modularit e l'estensibilit. Dal 2017 Google supporta ufficialmente Keras. Dalla versione 2.0 di Tensorflow (2019) 竪 stata inglobata come API di alto livello del framework.
- 10. Google Colaboratory Colab 竪 un tool di ricerca e insegnamento per il Machine Learning. Basato su jupyter notebook supporta i kernel python, c竪 lintenzione di portare altri kernel (Scala, R, ) ma non c竪 una roadmap Consente di condividere i notebook senza configurazioni o installazioni Utilizzabile dai maggiori browser (Chrome, Firefox, Safari) Consente di utilizzare CPU - GPU - TPU messe a disposizione da Google Il codice viene eseguito in una macchina virtuale dedicata al tuo account Gratuito LETS START!!! https://github.com/nickprock/gdg_demAI
- 11. Grazie a tutti! Domande? @demAIcommunity Nicola Procopio