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 dữ liệu và định dạng hình ảnh
- Những thách thức trong các tác vụ thị giác máy tính
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN)
- CNN là gì?
- Kiến trúc của CNN: Các lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ
- Cách CNN được sử dụng trong thị giác máy tính
Thực hành với TensorFlow và Google Colab
- Thiết lập môi trường trong Google Colab
- Sử dụng TensorFlow để xây dựng mô hình
- Xây dựng mô hình CNN đơn giản trong TensorFlow
Các Kỹ Thuật CNN Nâng Cao
- Học chuyển giao cho CNN
- Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước
- Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu suất
Tiền Xử Lý và Tăng Cường Hình Ảnh
- Các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh (chia tỷ lệ, chuẩn hóa, v.v.)
- Tăng cường dữ liệu hình ảnh để cải thiện quá trình huấn luyện mô hình
- Sử dụng quy trình dữ liệu hình ảnh của TensorFlow
Xây Dựng và Triển Khai Mô Hình Computer Vision
- Huấn luyện CNN để phân loại hình ảnh
- Đánh giá và xác thực hiệu suất mô hình
- Triển khai mô hình vào môi trường sản xuất
Các Ứng Dụng Thực Tế của Computer Vision
- Thị giác máy tính trong y tế, bán lẻ và bảo mật
- Phát hiện và nhận dạng đối tượng hỗ trợ bởi AI
- Sử dụng CNN để nhận dạng khuôn mặt và cử chỉ
Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Có kinh nghiệm với lập trình Python
- Hiểu các khái niệm học sâu
- Kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Các chuyên gia AI
21 Hours
Testimonials (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
