Chia Sẻ Khóa Học Computer Vision Trong Python Cho Người Mới Bắt Đầu (Lý Thuyết & Dự Án) [Khóa 7623 A]
Computer Vision - Trở thành một ace về Thị giác máy tính, Thị giác máy tính cho các ứng dụng sử dụng Python, OpenCV, TensorFlow, v.v.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Giới thiệu và tầm quan trọng của Computer Vision (CV).
- ✓ Tại sao CV là một lĩnh vực phổ biến hiện nay?
- ✓ Các khái niệm nền tảng ngay từ đầu với sự mở rộng toàn diện bằng các ví dụ trong Python.
- ✓ Giải thích thực tế và live coding với Python.
- ✓ Khái niệm về ảnh màu và đen trắng thực tế.
- ✓ Chi tiết sâu sắc về Thị giác máy tính với các ví dụ về mọi khái niệm từ đầu.
- ✓ TensorFlow (Deep learning framework của Google).
- ✓ Việc sử dụng và các ứng dụng của Thị giác máy tính hiện đại nhất (với các triển khai trong framework hiện đại Numpy và TensorFlow).
- ✓ Lý thuyết và thực hiện Panoramic images.
- ✓ Geometric transformation.
- ✓ Image Filtering với triển khai trong Python.
- ✓ Edge Detection, Shape Detection, và Corner Detection.
- ✓ Object Tracking và Object detection.
- ✓ 3D images.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng của riêng bạn để phát hiện thay đổi trong nguồn cấp dữ liệu trực tiếp của camera bằng cách sử dụng các kỹ thuật Computer Vision bằng Python.
- ✓ Phát triển một dự án hoàn chỉnh để tạo một DVR rất thông minh và hiệu quả bằng Python.
Computer vision (CV), một lĩnh vực con của khoa học máy tính, tập trung vào việc tái tạo các chức năng phức tạp của hệ thống thị giác của con người. Trong quy trình CV, hình ảnh và video trong thế giới thực được chụp, xử lý và phân tích để cho phép máy trích xuất thông tin hữu ích theo ngữ cảnh từ thế giới thực.
Cho đến gần đây, thị giác máy tính vẫn hoạt động trong một khả năng hạn chế. Nhưng do những đổi mới gần đây trong trí tuệ nhân tạo và học sâu, lĩnh vực này đã có những bước nhảy vọt. Ngày nay, CV vượt qua con người trong hầu hết các nhiệm vụ thông thường liên quan đến phát hiện và dán nhãn đối tượng.
Nội dung chất lượng cao của khóa học này mang đến cho bạn cơ hội tuyệt vời để học hỏi và trở thành một chuyên gia. Bạn sẽ học các khái niệm cốt lõi của lĩnh vực CV. Khóa học này cũng sẽ giúp bạn hiểu quy trình chụp ảnh kỹ thuật số và xác định các lĩnh vực ứng dụng chính của CV. Khóa học là:
- ✓ Dễ hiểu.
- ✓ Miêu tả.
- ✓ Toàn diện.
- ✓ Thực tế với live coding.
- ✓ Phong phú với kiến thức hiện đại và cập nhật về lĩnh vực này.
Mặc dù khóa học này là sự tổng hợp tất cả các khái niệm cơ bản về CV, nhưng bạn được khuyến khích bước lên và trải nghiệm nhiều hơn những gì bạn học được. Sự hiểu biết của bạn về mọi khái niệm được test ở cuối mỗi phần. Bài tập về nhà/nhiệm vụ/hoạt động/trắc nghiệm cùng với lời giải sẽ đánh giá việc học của bạn. Một số hoạt động trong số này tập trung vào coding để bạn sẵn sàng chạy với các triển khai.
Hai dự án thực hành trong phần cuối - Phát hiện thay đổi trong Camera quan sát (Real-time) và Smart DVR (Real-time) - tạo nên yếu tố học tập quan trọng nhất của khóa học này. Họ sẽ giúp bạn mài giũa các kỹ năng thực tế của mình. Hoàn thành thành công hai dự án này sẽ giúp bạn làm phong phú portfolio của mình và bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực CV.
Các hướng dẫn của khóa học được chia thành hơn 320 video cùng với code notebooks chi tiết. Các video có sẵn ở chế độ HD và tổng thời gian chạy của các video là hơn 27 giờ.
Bây giờ là thời điểm hoàn hảo để học thị giác máy tính. Hãy bắt đầu với khóa học tốt nhất trong lớp này ngay lập tức!
Nội dung khóa học:
Khóa học toàn diện bao gồm các chủ đề sau:
1. Giới thiệu:
2. Image Transformations:
- ✓ a. Giới thiệu về images.
- ✓ b. 2D geometric transformations.
- ✓ c. Geometric transformation estimation.
3. Image Filtering và Morphology:
- ✓ a. Image Filtering.
- ✓ b. Morphology.
4. Shape Detection:
- ✓ a. Edge Detection.
- ✓ b. Geometric Shape detection.
5. Key Point Detection và Matching:
- ✓ a. Corner detection (Key point detection).
- ✓ b. Project:: Xây dựng automatic panoramas.
6. Motion:
- ✓ a. Optical Flow, Global Flow.
- ✓ b. Object Tracking.
7. Object detection:
- ✓ a. Classical approach.
- ✓ b. Deep learning approach.
8. 3D computer vision:
- ✓ a. 3D reconstruction.
- ✓ b. Application.
9. Projects:
- a. Phát hiện thay đổi trong camera quan sát (Real-time).
- b. Smart DVR (Real-time).
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu khóa học.
- ✓ 02 - Giới thiệu về Images.
- ✓ 03 - 2D Scaling Transformation.
- ✓ 04 - 2D Geometric Transformation.
- ✓ 05 - Geometric Transformation Estimation (Panorama).
- ✓ 06 - Binary Morphology.
- ✓ 07 - Image Filtering.
- ✓ 08 - Canny Edge Detector.
- ✓ 09 - Shape Detection.
- ✓ 10 - Shape Detection Hough Transform.
- ✓ 11 - Corner Detection.
- ✓ 12 - Automatic Panorama SIFT.
- ✓ 13 - Object Detection.
- ✓ 14 - YOLO Object Detector.
- ✓ 15 - Motion.
- ✓ 16 - Object Tracking.
- ✓ 17 - 3D Reconstruction.
- ✓ 18 - Smart CCTV Project.
- ✓ Liên kết các khái niệm và lý thuyết trong thị giác máy tính với các bài toán trong thế giới thực.
- ✓ Thực hiện bất kỳ dự án nào từ đầu đòi hỏi kiến thức về thị giác máy tính.
- ✓ Biết các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn của các khái niệm thị giác máy tính.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Học viên hoàn toàn mới bắt đầu và chưa biết gì về Computer Vision.
- ✓ Những người muốn đưa ra giải pháp thông minh.
- ✓ Những người muốn học thị giác máy tính với dữ liệu thực.
- ✓ Những người thích học lý thuyết và sau đó triển khai nó bằng Python.
- ✓ Những người muốn học thị giác máy tính cùng với việc triển khai nó trong các dự án thực tế.
- ✓ Data Scientists.
- ✓ Chuyên gia Machine learning.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
No Comment to " Chia Sẻ Khóa Học Computer Vision Trong Python Cho Người Mới Bắt Đầu (Lý Thuyết & Dự Án) [Khóa 7623 A] "