Chia Sẻ Khóa Học Xây Dựng Hơn 15 Real-Time Project Deep Learning (Computer Vision) [Khóa 6791 A]
CNN, GAN, Transfer Learning, Data Augmentation/Annotation, Deepfake, YOLO, Face recognition, Object Detection, Tracking.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Deep Learning.
- ✓ Projects.
- ✓ Computer Vision.
- ✓ YOLOV8.
- ✓ YOLO.
- ✓ Deepfake.
- ✓ Object Recognition.
- ✓ Object Tracking.
- ✓ Instance Segmentation.
- ✓ Image Classification.
- ✓ Image Annotation.
- ✓ Human Action Recognition.
- ✓ Face Recognition.
- ✓ Face Analysis.
- ✓ Image Captioning.
- ✓ Pose Detection/Action Recognition.
- ✓ Keypoint Detection.
- ✓ Semantic Segmentation.
- ✓ Image Processing.
- ✓ Pixel manipulation.
- ✓ Edge Detection.
- ✓ Feature Extraction.
- ✓ Machine Learning.
- ✓ Pattern Recognition.
- ✓ Object Detection.
- ✓ Classification.
- ✓ Segmentation.
- ✓ Python.
- ✓ TensorFlow.
- ✓ PyTorch.
- ✓ R-CNN.
- ✓ ImageNet.
- ✓ COCO.
Xây dựng hơn 15 Project Deep Learning (Computer Vision) thời gian thực.
Bạn đã sẵn sàng chuyển đổi dữ liệu thô thành các insight hữu ích chưa?
Khóa học Computer Vision dựa trên project này trang bị cho bạn những kỹ năng thực tế để giải quyết những thách thức trong thế giới thực.
Hãy quên lý thuyết đi, hãy coding!
Thông qua 12 dự án cốt lõi và 5 mini-project, bạn sẽ thành thạo bằng cách tích cực xây dựng các ứng dụng trong các lĩnh vực có nhu cầu cao:
Object Detection & Tracking:
- ✓ Project 6: Làm chủ object detection với model YOLOv5 mạnh mẽ.
- ✓ Project 7: Tận dụng YOLOv8-cls tiên tiến cho image và video classification.
- ✓ Project 8: Đi sâu vào instance segmentation bằng cách sử dụng YOLOv8-seg để separate individual object.
- ✓ Mini Project 1: Khám phá YOLOv8-pose for keypoint detection.
- ✓ Mini Project 2 & 3: Đưa ra dự đoán theo thời gian thực trên video và theo dõi đối tượng bằng YOLO.
- ✓ Project 9: Xây dựng một hệ thống theo dõi và đếm đối tượng.
- ✓ Mini Project 4: Sử dụng Detect Anything Model của YOLO-WORLD để nhận dạng đối tượng rộng hơn.
Image Analysis:
- ✓ Project 1 & 2: Bắt đầu với image classification trên các classic dataset như MNIST và Fashion MNIST.
- ✓ Project 3: Làm chủ các Keras preprocessing layer cho các tác vụ thao tác hình ảnh như dịch thuật.
- ✓ Project 4: Khai phá sức mạnh của transfer learning để giải quyết các vấn đề image classification phức tạp.
- ✓ Project 5: Khám phá thế giới fascinating của image captioning bằng cách sử dụng Generative Adversarial Networks (GAN).
- ✓ Project 10: Train các model recognize human action trong video.
- ✓ Project 11: Khám phá bí mật của khuôn mặt với tính năng face detection, recognition, và analysis về độ tuổi, giới tính và tâm trạng.
- ✓ Project 12: Khám phá thế giới deepfakes và hiểu các ứng dụng của chúng.
- ✓ Mini Project 5: Phân tích hình ảnh với mô hình MoonDream1 được đào tạo trước.
Tại sao chọn khóa học này?
- ✓ Học bằng cách thực hiện: Mỗi project cung cấp trải nghiệm coding thực tế, củng cố sự hiểu biết của bạn.
- ✓ Công cụ tiên tiến: Nắm vững những tiến bộ mới nhất về Computer Vision với các framework như YOLOv5 và YOLOv8.
- ✓ Ứng dụng đa dạng: Tiếp xúc với nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực khác nhau, từ object detection đến deepfakes.
- ✓ Học tập có cấu trúc: Tiến bộ thông qua các project với các hướng dẫn rõ ràng.
Bạn đã sẵn sàng nâng cao các kỹ năng Computer Vision của mình lên một tầm cao mới chưa? Đăng ký ngay bây giờ và bắt đầu xây dựng portfolio của bạn!
Các khái niệm cốt lõi:
- ✓ Image Processing: Pixel manipulation, filtering, edge detection, feature extraction.
- ✓ Machine Learning: Supervised learning, unsupervised learning, deep learning (specifically convolutional neural network - CNN).
- ✓ Pattern Recognition: Object detection, classification, segmentation.
- ✓ Các Ứng dụng Computer Vision: Robot, xe tự hành, hình ảnh y tế, nhận dạng khuôn mặt, hệ thống an ninh.
Thuật ngữ cụ thể:
- ✓ Object Recognition: Xác định và phân loại các đối tượng trong một hình ảnh.
- ✓ Semantic Segmentation: Dán nhãn từng pixel trong ảnh theo lớp đối tượng tương ứng của nó.
- ✓ Instance Segmentation: Xác định và phân biệt các đối tượng riêng lẻ của cùng một lớp.
Các kỹ năng công nghệ:
- ✓ Các Ngôn ngữ lập trình: Python (với các thư viện như OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
- ✓ Phần cứng: High-performance computing system (GPU) dành cho các tác vụ deep learning.
Ngoài ra:
- ✓ Từ viết tắt: YOLO, R-CNN (các thuật toán phổ biến được sử dụng trong thị giác máy tính).
- ✓ Bộ dữ liệu: ImageNet, COCO (bộ dữ liệu tiêu chuẩn để đào tạo và đánh giá các mô hình thị giác máy tính).
Mục lục:
- ✓ 01 - Project 1: Image Classification MNIST Dataset.
- ✓ 02 - Project 2: Image Classification trên Fashion MNIST Dataset.
- ✓ 03 - Project 3: Sử dụng Keras Preprocessing Layers cho image Translations.
- ✓ 04 - Project 4: Transfer Learning cho Image Classification trên dataset phức tạp.
- ✓ 05 - Project 5: Image Captioning sử dụng GAN.
- ✓ 06 - Annotation Tools.
- ✓ 07 - Project 6: Object Detection sử dụng YOLOv5 Model.
- ✓ 08 - Project 7: Image / Video Classification sử dụng YOLOV8-cls.
- ✓ 09 - Project 8: Instance Segmentation sử dụng YOLOV8-seg.
- ✓ 10 - Mini Project 1: Yolov8-Pose Keypoint Detection.
- ✓ 11 - Mini Project 2: Predictions on Videos sử dụng YOLOV8.
- ✓ 12 - Mini Project 3: Object Tracking sử dụng YOLO.
- ✓ 13 - Project 9: Object Tracking và Counting.
- ✓ 14 - Mini Project 4: YOLO-WORLD Detect Anything Model.
- ✓ 15 - Mini Project 5: MoonDream1 Image Analysis.
- ✓ 16 - Project 10: Human Action Recognition.
- ✓ 17 - Project 11: Face Detection Recognition (AGE GENDER MOOD Analysis).
- ✓ 18 - Project 12: Deepfake Generation.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Những người mới bắt đầu học ML mong muốn học Deep Learning.
- ✓ Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các thuật toán thị giác máy tính dựa trên deep learning.
- ✓ Python Developer có kiến thức ML cơ bản.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU