การประยุกต์ใช้ Computer Vision ด้วย Python และ PyTorch

Computer vision กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้เครื่องจักรสามารถตีความและเข้าใจโลกแห่งภาพได้เหมือนมนุษย์ หลักสูตรที่เน้นข้อความนี้จะมอบเส้นทางที่ชัดเจนทีละขั้นตอนเพื่อเชี่ยวชาญแนวคิดหลักของ Computer vision และ Deep Learning คุณจะได้เปลี่ยนจากการทำความเข้าใจการประมวลผลภาพเบื้องต้นไปสู่การสร้าง ฝึกฝน และประเมินโมเดล Deep Learning ขั้นสูง ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรโดยละเอียดและการสาธิตโค้ดจริง คุณจะได้รับทักษะที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาการรู้จำภาพในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Computer vision การแทนภาพดิจิทัล และเทคนิคการประมวลผลเบื้องต้นที่จำเป็น - สร้างและฝึกฝน Convolutional Neural Networks (CNNs) ตั้งแต่ต้นโดยใช้ PyTorch - ใช้ Transfer Learning กับสถาปัตยกรรมที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (pre-trained architectures) ที่ทันสมัยสำหรับการจำแนกรูปภาพที่มีความแม่นยำสูง - นำอัลกอริทึม Object Detection ไปใช้เพื่อระบุตำแหน่งและระบุวัตถุหลายรายการภายในภาพเดียว - พัฒนาโมเดล Semantic และ Instance Segmentation เพื่อจำแนกรูปภาพในระดับพิกเซล - ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ตัวชี้วัดมาตรฐานอุตสาหกรรม และเตรียมโมเดลสำหรับการนำไปใช้งานจริง หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและพื้นฐานการประมวลผลภาพ ก่อนที่จะแนะนำคุณเกี่ยวกับการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียม (neural network) การตรวจจับวัตถุขั้นสูง การแบ่งส่วนภาพระดับพิกเซล และขั้นตอนการส่งออกโมเดลที่ทันสมัย หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งใน Computer vision โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ Deep Learning มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อเริ่มสร้างระบบการมองเห็นอัจฉริยะของคุณเอง