Chia Sẻ Khóa Học Deep learning Cho Phát Hiện Đối Tượng Sử Dụng Tensorflow 2 [Khóa 8769 A]
Hiểu, đào tạo và đánh giá các mô hình Faster RCNN, SSD và YOLO v3 bằng cách sử dụng Tensorflow 2 và Google AI Platform.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu cách hoạt động của Faster RCNN deep neural network.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu cách hoạt động của SSD deep neural network .
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu cách hoạt động của YOLO deep neural network.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu cách thức hoạt động của Tensorflow 2 object detection API.
- ✓ Bạn sẽ học cách đào tạo và đánh giá các deep neural network để phát hiện đối tượng như Faster RCNN, SSD và YOLOv3 bằng cách sử dụng dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng mô hình "frozen" của mình để đưa ra dự đoán trên một tập hợp các hình ảnh mới bằng cách sử dụng openCV và Tensorflow 2.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng nGoogle Cloud AI platform để đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng của mình trên cloud GPU.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng Tensorboard để hình dung sự phát triển của loss function và độ chính xác trung bình của mô hình của bạn.
- ✓ Bạn sẽ học cách thay đổi các thông số khác nhau để cải thiện hiệu suất mô hình của mình.
Khóa học này được thiết kế để giúp bạn thành thạo trong việc đào tạo và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng dựa trên deep learning. Cụ thể, bạn sẽ tìm hiểu về các mô hình Faster R-CNN, SSD và YOLO.
Đối với mỗi mô hình này, trước tiên bạn sẽ tìm hiểu về cách chúng hoạt động từ góc độ cấp cao. Điều này sẽ giúp bạn xây dựng trực giác về cách chúng hoạt động.
Sau đó, bạn sẽ học cách tận dụng sức mạnh của Tensorflow 2 để đào tạo và đánh giá các mô hình này trên máy cục bộ của bạn.
Cuối cùng, bạn sẽ học cách tận dụng sức mạnh của điện toán đám mây để cải thiện quá trình đào tạo của mình. Đối với phần cuối cùng này, bạn sẽ học cách sử dụng Google Cloud AI Platform để đào tạo và đánh giá các mô hình của bạn trên các GPU mạnh mẽ do google cung cấp.
Khóa học này được thiết kế để giúp bạn thành thạo trong việc đào tạo và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng. Điều này được thực hiện bằng cách giúp bạn theo nhiều cách khác nhau, bao gồm:
- ✓ Xây dựng trực giác cần thiết sẽ giúp bạn trả lời hầu hết các câu hỏi về phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng deep learning, một chủ đề rất phổ biến trong các cuộc phỏng vấn cho các vị trí trong lĩnh vực thị giác máy tính và học sâu.
- ✓ Bằng cách dạy bạn cách tạo mô hình của riêng bạn bằng cách sử dụng tập dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn. Điều này sẽ cho phép bạn tạo ra một số giải pháp AI mạnh mẽ.
- ✓ Bằng cách hướng dẫn bạn cách tận dụng sức mạnh của Google Cloud AI Platform để nâng cao hiệu suất mô hình của bạn bằng cách có quyền truy cập vào powerful GPU.
