Deep Learning with Python

Matlamat aplikasi ini adalah untuk memperkenalkan peminat pembelajaran mendalam kepada penglihatan komputer, bermula dari asas dan kemudian beralih ke model pembelajaran mendalam yang lebih moden. Pembelajaran mendalam untuk aplikasi Penglihatan komputer akan merangkumi pengecaman gambar dan video, termasuk klasifikasi gambar dan anotasi, pengenalan objek dan carian gambar, pelbagai teknik pengesanan objek, estimasi gerakan, penjejakan objek dalam video, pengenalan tindakan manusia, dan akhirnya penataan gambar, penyuntingan dan penjanaan imej baru. Dalam projek kursus, pelajar akan belajar bagaimana membina sistem pengenalan wajah dan manipulasi untuk memahami mekanik dalaman teknologi ini, mungkin yang paling terkenal dan sering ditunjukkan dalam filem dan rancangan TV contoh penglihatan komputer dan AI.

Topik Spesifik Utama:

✔ Apa itu Pembelajaran Dalam ?.

✔ Asas Imej.

✔ Asas Pengelasan Imej.

✔ Set data untuk Pengelasan Imej.

✔ Mengatur Lingkungan Pembangunan Anda

✔ Buat Classi Gambar Pertama.

✔ Pembelajaran Parameter

✔ Kaedah Pengoptimuman dan Regularisasi.

✔ Asas Rangkaian Neural.

✔ Rangkaian Neural Konvolusional.

✔ Latih CNN Pertama Anda.

✔ Menyimpan dan Memuatkan Model Anda

✔ LeNet: Mengenali Digit Tulisan Tangan.

✔ MiniVGGNet: Lebih Mendalam dengan CNN

✔ Penjadual Kadar Pembelajaran.

✔ Mengintai Under-tting dan Over-tting.

✔ Model Pemeriksaan.

✔ Memvisualisasikan Senibina Rangkaian.

✔ Contoh Konsep dan Amalan Penglihatan Komputer

✔ CNN luar kotak untuk Pengelasan.

✔ topik teras pengaturcaraan Python.

✔ Contoh Kod Python Topik Sains Data.

✔ Pembelajaran Mesin dengan contoh Kod.