Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Computer Vision
- Tổng quan về các ứng dụng của thị giác máy tính
- Hiểu biết về dữ liệu và định dạng hình ảnh
- Thách thức trong các tác vụ thị giác máy tính
Giới thiệu về Convolutional Neural Networks (CNNs)
- CNNs là gì?
- Cấu trúc của CNNs: Các lớp tích chập, pooling và các lớp liên kết hoàn toàn
- Cách sử dụng CNNs trong thị giác máy tính
Thực hành với TensorFlow và Google Colab
- Cài đặt môi trường trong Google Colab
- Sử dụng TensorFlow để xây dựng mô hình
- Xây dựng một mô hình CNN đơn giản trong TensorFlow
Kỹ thuật Nâng cao của CNN
- Học chuyển giao cho CNNs
- Tinh chỉnh các mô hình đã đào tạo sẵn
- Kỹ thuật tăng cường dữ liệu ảnh để cải thiện hiệu suất
Tiền xử lý và Tăng cường Hình ảnh
- Các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh (scaling, chuẩn hóa, v.v.)
- Tăng cường dữ liệu hình ảnh để đào tạo mô hình tốt hơn
- Sử dụng đường ống dữ liệu hình ảnh của TensorFlow
Xây dựng và Triển khai Mô hình Computer Vision
- Đào tạo CNNs cho phân loại hình ảnh
- Đánh giá và xác nhận hiệu suất mô hình
- Triển khai mô hình vào môi trường sản xuất
Ứng dụng Thực tế của Computer Vision
- Thị giác máy tính trong y tế, bán lẻ và an ninh
- Nhận dạng đối tượng và nhận diện bằng AI
- Sử dụng CNNs cho nhận diện khuôn mặt và cử chỉ
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Requirements
- Kinh nghiệm với lập trình Python
- Hiểu biết về các khái niệm học sâu (deep learning)
- Kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron tích chập (CNNs)
Đối tượng tham gia
- Nhà khoa học dữ liệu
- Người thực hành AI
21 Hours
Testimonials (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Course - Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
