Глубокое Обучение

Глубокое обучение для компьютерного зрения — Научитесь создавать и применять модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), для задач классификации изображений, обнаружения объектов и генерации изображений с использованием фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch.

🌟 Выбор студентов 🎓 С сертификатом

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Глубокое Обучение

Глубокий анализ для распознавания изображений: CNN с Keras и TensorFlow в R

Машинное обучение для самоуправляемых автомобилей: руководство по Python

Создание приложения для обнаружения объектов с помощью TensorFlow и Flask

Сверточные нейронные сети на Python: CNN для обработки изображений и НЛП.

Глубокое обучение для компьютерного зрения: от сверточных нейронных сетей до генеративно-состязательных сетей.

Создание самоуправляемого автомобиля с помощью Python и глубинного обучения

Классификация изображений CNN: проект глубокого обучения для начинающих на Python

Компьютерное зрение и обнаружение объектов с помощью TensorFlow

Компьютерное зрение и глубокое обучение с Python и TensorFlow

Обнаружение маски лица с помощью TensorFlow и OpenCV

Основы компьютерного зрения с PyTorch и TensorFlow

YOLO Computer Vision: пользовательское обнаружение, сегментация и отслеживание объектов

Компьютерное зрение на Raspberry Pi и основы нейронных сетей

Разработка OCR с помощью Python, OpenCV и глубинного обучения

Веб-приложение для распознавания номерных знаков и ОРС с использованием TensorFlow и Flask

Обнаружение объектов с помощью TensorFlow 2: ускорение обучения R-CNN, SSD и YOLO

Практическое компьютерное зрение с Python и PyTorch

Распознавание изображений и визуальный поиск с Rekognition

Обнаружение объектов с помощью искусственного интеллекта: обучение и развертывание пользовательских моделей

Сегментация изображений в PyTorch: обучение моделям UNet и Foundation

Создание синтетического набора данных COCO с помощью Python

Введение в NeRF для создания 3D-сцены

Диагностика медицинских изображений с помощью сводных нейронных сетей и Keras

Обнаружение объектов с помощью Python: обучение и развертывание YOLO11 и Detectron2