Tầm nhìn máy tính và phát hiện đối tượng với TensorFlow

Tầm nhìn máy tính đang thay đổi cách mà máy tính tương tác với thế giới vật lý, nhưng chuyển từ nhận dạng hình ảnh cơ bản đến phát hiện đối tượng phức tạp có thể cảm thấy như một bước nhảy vọt lớn. Cuối khóa học này, bạn sẽ có khả năng biến các bộ phân loại ảnh đơn giản thành các hệ thống mạnh mẽ có khả năng nhận diện và định vị nhiều đối tượng trong thời gian thực. Bạn sẽ học cách sử dụng các khối xây dựng cấp cao cho phép bạn tập trung vào kết quả thay vì các mã cấp thấp nhàm chán. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự chuyển đổi từ mạng nơron convolutional cơ bản đến các khung phát hiện đối tượng tiên tiến. - Ứng dụng các kỹ thuật học chuyển giao sử dụng kiến trúc hiện đại như ResNet và MobileNetV2. - Thực hiện các quy trình phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng TensorFlow Object Detection API và nguyên tắc YOLO. - Cấu hình các tập dữ liệu tùy chỉnh cho các nhiệm vụ đào tạo chuyên biệt trong môi trường dựa trên đám mây. - Học các chiến lược tăng cường dữ liệu hiện đại để cải thiện tính bền vững và chính xác của mô hình. - Luyện tập điều chỉnh các mô hình được huấn luyện trước để thích nghi với các thách thức thị giác cụ thể trong thế giới thực. Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và sự tiến hóa của kiến trúc thị giác trước khi chuyển sang thực hiện thực tế của hệ thống phát hiện. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết và phân tích các đoạn mã để hiểu cách các khối xây dựng cấp cao kết hợp lại để tạo thành các ứng dụng thông minh. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu có kiến thức cơ bản về Python và muốn tham gia vào lĩnh vực thị giác máy tính mà không bị mắc kẹt trong toán học cấp thấp. Không cần phải có kinh nghiệm trước đó với học sâu cấp cao. Bắt đầu xây dựng hệ thống thị giác thông minh hôm nay bằng cách làm chủ các công cụ được sử dụng trong công nghiệp hiện đại.