Chia Sẻ Khóa Học Deep Learning & Computer Vision Hoàn Chỉnh 2021 [Khóa 8846 A]
Tìm hiểu Deep Learning & Computer Vision với Python, Tensorflow 2.0, OpenCV, FastAI. Phát hiện đối tượng & GAN và hơn thế nữa!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Sử dụng các công cụ & kỹ thuật mới nhất trong Deep Learning & Computer Vision.
- ✓ Học cách sử dụng Tensorflow 2.0 mới nhất.
- ✓ Cách áp dụng Transfer Learning, Ensemble Learning, sử dụng GPU & TPU.
- ✓ Cách làm việc Kaggle Competitions.
- ✓ Học cách sử dụng FastAI.
- ✓ Cách sử dụng Generative Adversarial Networks.
- ✓ Cách sử dụng Weights & Biases cho recording Experiments.
- ✓ Học cách sử dụng Detectron2 để phát hiện đối tượng.
- ✓ Tạo ứng dụng web Machine Learning từ đầu.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng OpenCV cho Thị giác máy tính.
- ✓ Cách tạo ứng dụng thế giới thực và triển khai vào đám mây.
- ✓ Học các kỹ thuật như Object Detection, Classification & Generation.
- ✓ Học cách sử dụng Heroku để triển khai các mô hình ML.
- ✓ Làm việc trên Kaggle Competitions & Kaggle Kernels.
- ✓ Exploring & Visualizing Datasets bằng các thư viện phổ biến như Matplotlib & Plotly.
- ✓ Học cách sử dụng các thư viện như Pandas, Sklearn, Numpy.
- ✓ Tạo Data Pipelines nâng cao bằng cách sử dụng Tensorflow để đào tạo Mô hình Deep Learning.
- ✓ Thiết lập Môi trường & Dự án cho Deep Learning & Computer Vision.
Khóa học về Deep Learning & Computer Vision hoàn toàn mới và hiện đại này sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết để trở thành một chuyên gia về thị giác máy tính.
Deep Learning & Computer Vision hiện là một trong những lĩnh vực ngày càng phát triển nhất của Trí tuệ nhân tạo và các công ty như Google, Apple, Facebook, Amazon đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực này. Việc làm Deep Learning & Computer Vision đang tăng lên từng ngày và cung cấp một số công việc được trả lương cao nhất trên toàn thế giới.
Computer Vision cho phép chúng ta nhìn thế giới và xử lý hình ảnh & video kỹ thuật số để trích xuất thông tin hữu ích để thực hiện một nhiệm vụ nhất định từ phân loại, phát hiện đối tượng, v.v. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong Deep Learning và Computer Vision.
Tất cả các công cụ, kỹ thuật và công nghệ được sử dụng trong khóa học này :
- ✓ Học về các nền tảng của Computer Vision & Deep Learning.
- ✓ Thiết lập Anaconda , Cài đặt Thư viện & Jupyter Notebook.
- ✓ Học các nguyên tắc cơ bản về OpenCV & Numpy - Đọc hình ảnh, Không gian màu (Colorspaces), Drawing & Callbacks.
- ✓ OpenCV nâng cao - Image Preprocessing, Geometrical transformation, Perspective transformation & affine transformation, image blending & pyramid, image gradient & thresholding, Canny Edge Detector và contour.
- ✓ Làm việc với video trong OpenCV - Sử dụng webcam, Haar Cascades & Object Detection, Lane Detection.
- ✓ Deep Learning & cách Neural Network hoạt động như thế nào? - Artificial neural networks, Convolution Neural Networks & Transfer Learning.
Phân loại hình ảnh - Phân loại lá cây:
- ✓ Làm việc trong các Kaggle Competition gần đây.
- ✓ Sử dụng Google Colab & Kaggle Kernels.
- ✓ Sử dụng Tensorflow 2.0 & Keras mới nhất.
- ✓ Sử dụng Keras Data Generators & Data Argumentation.
- ✓ Sử dụng Transfer Learning & Ensemble learning.
- ✓ Sử dụng các mô hình Deep Learning tiên tiến nhất.
- ✓ Sử dụng GPU & TPU cho Model Training.
- ✓ Hyperparameter Tuning.
- ✓ Sử dụng Weights & Biases để ghi lại các thử nghiệm Deep Learning.
- ✓ Lưu & Tải các Model.
- ✓ Tạo Weights & Biases Report & Trưng bày Dự án!
Object Detection - Wheat heads Detection:
- ✓ Làm việc trên các Kaggle Competition, một lần nữa!
- ✓ Sử dụng Detectron2 của Facebook để phát hiện đối tượng.
- ✓ Tạo COCO Dataset từ đầu.
- ✓ Đào tạo Faster RCNN Model và Custom Weights & Biases callback.
- ✓ Sử dụng Retinanet
- ✓ Saving & Loading Detectron2 model.
Generative Adversarial Networks - Tạo hình ảnh lá giả:
- ✓ Tìm hiểu cách hoạt động của Generative Adversarial Networks.
- ✓ Sử dụng FastAI.
- ✓ Tạo và đào tạo Generative Adversarial Networks.
- ✓ Tạo hình ảnh giả bằng GAN.
