Chia Sẻ Khóa Học Face Recognition Với Machine Learning + Deploy Flask App [Update Tháng 5-2023] [Khóa 7060 A]
Tạo một project Nhận dạng khuôn mặt từ đầu với Python, OpenCV, các thuật toán Machine Learning, Flask, Heroku Deploy.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tự động nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh và video.
- ✓ Tự động phát hiện khuôn mặt từ hình ảnh và video.
- ✓ Evaluate và Tune Machine Learning.
- ✓ Xây dựng Machine Learning Model cho Classification.
- ✓ Tạo Pipeline Model để triển khai ứng dụng của bạn.
- ✓ Image Processing với OpenCV.
- ✓ Data Preprocessing cho hình ảnh.
- ✓ Tạo REST API trong Flask.
- ✓ Template Inheritance trong Flask.
- ✓ Tích hợp mô hình Machine Learning trong ứng dụng Flask.
- ✓ Triển khai ứng dụng Flask trong Heroku Cloud.
MLOPs: Ứng dụng web nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI trong Flask & Deploy.
Face recognition là một trong những ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất trong ứng dụng của tôi. Nếu bạn muốn phát triển và triển khai ứng dụng trên web thì chỉ kiến thức về machine learning hoặc deep learning thôi là chưa đủ. Bạn cũng cần biết cách tạo pipeline architecture và gọi nó từ client-side, HTTP request, v.v. Khi làm như vậy, bạn có thể phải đối mặt với nhiều thách thức khi phát triển ứng dụng. Khóa học này được cấu trúc theo cách mà bạn có thể phát triển ứng dụng web dựa trên face recognition mặt từ đầu.
Bạn sẽ học được gì?
- ✓ Python.
- ✓ Image Processing với OpenCV.
- ✓ Image Data Preprocessing.
- ✓ Image Data Analysis.
- ✓ Eigenfaces với PCA.
- ✓ Face Recognition Classification Model với Support Vector Machines.
- ✓ Pipeline Model.
- ✓ Flask (Jinja Template, HTML, CSS, HTTP Methods).
- ✓ Phát triển Web nhận diện khuôn mặt.
- ✓ Deploy Flask App trên Cloud (Heroku).
Bạn sẽ học các kỹ thuật xử lý hình ảnh trong OpenCV và các khái niệm đằng sau hình ảnh. Chúng tôi cũng sẽ thực hiện phân tích hình ảnh cần thiết và các bước tiền xử lý cần thiết cho hình ảnh.
Đối với các hình ảnh tiền xử lý, chúng tôi sẽ trích xuất các tính năng từ hình ảnh, tức là. tính toán Eigen image sử dụng principal component analysis. Với Eigen images, chúng tôi sẽ đào tạo mô hình Machine learning và cũng tìm hiểu cách test mô hình của chúng tôi trước khi triển khai, để có được kết quả tốt nhất từ model, chúng tôi sẽ điều chỉnh với Grid search method để có hyperparameter tốt nhất.
Khi mô hình machine learning của chúng tôi đã sẵn sàng, chúng tôi sẽ tìm hiểu và phát triển một web server gateway interphase trong flask bằng cách hiển thị HTML CSS và Bootstrap ở frontend và trong backend được viết bằng Python. Cuối cùng, chúng tôi sẽ tạo project về Face Recognition project bằng cách tích hợp mô hình machine learning vào Ứng dụng Flask.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu.
- ✓ 02 - Image Processing với OpenCV.
- ✓ 03 - Develop Face Recognition Model với Machine Learning từ đầu.
- ✓ 04 - Face Recognition Project (Tích hợp HTML Model vào Flask App).
- ✓ 05 - Deploy Web App trong Heroku Cloud.
- ✓ 06 - Triển khai trên open-course cloud khác.
- ✓ 07 - Phụ lục - Khóa học Python cấp tốc.
- ✓ 08 - [Tùy chọn]: Khóa học Flask cấp tốc.
- ✓ 09 - Các Tip bổ sung.
- ✓ 10 - Bài giảng bổ sung.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất kỳ ai muốn học xử lý hình ảnh và xây dựng các ứng dụng khoa học dữ liệu.
- ✓ Người mới bắt đầu sử dụng Python muốn tham gia dự án khoa học dữ liệu.
- ✓ Bất kỳ ai muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.
- ✓ Data science beginner muốn xây dựng dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU