Deep Learning with Python

Mục tiêu của ứng dụng này là giới thiệu những người đam mê học sâu về thị giác máy tính, bắt đầu từ những điều cơ bản và sau đó chuyển sang các mô hình học sâu hiện đại hơn. Ứng dụng Deep learning for Computer Vision sẽ bao gồm cả nhận dạng hình ảnh và video, bao gồm phân loại và chú thích hình ảnh, nhận dạng đối tượng và tìm kiếm hình ảnh, các kỹ thuật phát hiện đối tượng khác nhau, ước tính chuyển động, theo dõi đối tượng trong video, nhận dạng hành động của con người và cuối cùng là cách điệu hình ảnh, chỉnh sửa và thế hệ hình ảnh mới. Trong dự án khóa học, sinh viên sẽ học cách xây dựng hệ thống nhận dạng và thao tác khuôn mặt để hiểu cơ chế bên trong của công nghệ này, có lẽ là công nghệ nổi tiếng nhất và thường được chứng minh trong các bộ phim và chương trình truyền hình về thị giác máy tính và AI.

Chủ đề cụ thể chính:

✔ Học sâu là gì?

✔ Các nguyên tắc cơ bản về hình ảnh.

✔ Kiến thức cơ bản về Image Classi.

✔ Bộ dữ liệu cho Image Classi fi cation.

✔ Định hướng môi trường phát triển của bạn

✔ Tạo lớp ảnh đầu tiên.

✔ Học được tham số hóa

✔ Các phương pháp tối ưu hóa và quy định hóa.

✔ Các nguyên tắc cơ bản về mạng thần kinh.

✔ Mạng thần kinh hợp pháp.

✔ Đào tạo CNN đầu tiên của bạn.

✔ Lưu và tải mô hình của bạn

✔ LeNet: Nhận dạng chữ số viết tay.

✔ MiniVGGNet: Đi sâu hơn với CNN

✔ Xếp lịch học tập.

✔ Phát hiện Dưới và Trên.

✔ Mô hình điểm kiểm tra.

✔ Trực quan hóa kiến ​​trúc mạng.

✔ Ví dụ về khái niệm và thực hành về thị giác máy tính

✔ CNNs độc đáo cho Classi fi cation.

✔ Các chủ đề cốt lõi về lập trình Python.

✔ Ví dụ về Mã Python về Chủ đề Khoa học Dữ liệu.

✔ Học máy với các ví dụ về mã.