Wybór kraju pokazuje kursy dostępne w Twoim regionie.
★ 5.0(1)⏱ 2 godz 48 min📚 28 lekcji🎧 Wersja audio
Wizja komputerowa i analizowanie obrazów za pomocą TensorFlow i GCP
Twórz i wdrażaj modele rozpoznawania obrazów za pomocą platformy TensorFlow i usługi GCP, przechodząc od wstępnie wyszkolonych interfejsów API w chmurze do niestandardowych sieci neuronowych.
💬Instruktor AI Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze.
🕐Zacznij kiedy chcesz Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz.
🌐Po polsku Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
Dane wizualne rosną wykładniczo, a możliwość wyodrębniania znaczących spostrzeżeń z obrazów jest bardzo poszukiwaną umiejętnością w nowoczesnym opracowywaniu oprogramowania i nauce o danych.Ten kurs tekstowy zapewnia jasną ścieżkę do opanowania koncepcji widzenia komputerowego za pomocą TensorFlow i narzędzi uczenia maszynowego w chmurze.
Przejdziesz od zrozumienia podstawowej reprezentacji obrazu do projektowania, szkolenia i wdrażania zaawansowanych modeli klasyfikacji obrazów.Poprzez zbadanie zarówno gotowych do użycia interfejsów API w chmurze, jak i niestandardowych architektur głębokiego uczenia się, zdobędziesz praktyczną wiedzę wymaganą do rozwiązania rzeczywistych wyzwań związanych z rozpoznawaniem wizualnym.
Czego się nauczysz:
- Zrozum podstawowe koncepcje widzenia komputerowego, wstępne przetwarzanie obrazu i sposób interpretowania danych wizualnych przez maszyny.
- Wdrażaj gotowe interfejsy API uczenia maszynowego na GCP w celu szybkiego etykietowania obrazów i wykrywania obiektów.
- Twórz niestandardowe klasyfikatory obrazów za pomocą TensorFlow, zaczynając od modeli liniowych po głębokie sieci neuronowe (DNN).
- Zaprojektuj zwojowe sieci neuronowe (CNN), aby wyodrębnić złożone cechy przestrzenne z obrazów.
- Zastosuj rozszerzenie danych, ekstrakcję funkcji i dostrajanie, aby znacznie poprawić dokładność modelu.
- Wdrażaj wydajne potoki wejściowe za pomocą nowoczesnego interfejsu API tf.data, aby zoptymalizować przepływy pracy szkoleniowej.
Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i matematycznych podstaw obrazów cyfrowych, a następnie przeprowadza Cię przez narzędzia wizyjne oparte na chmurze i niestandardowe opracowywanie modeli TensorFlow.Przeczytasz kompleksowe wyjaśnienia, przeanalizujesz uporządkowane konfiguracje kodu i wykonasz ćwiczenia koncepcyjne mające na celu utrwalenie twojego zrozumienia.
Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i entuzjastów technologii, którzy chcą wejść w dziedzinę wizji komputerowej.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym lub przetwarzaniu obrazu.
Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawową wiedzę w zakresie analizy obrazów w chmurze.
Co otrzymasz
📜Certyfikat ukończenia Dodaj do profilu LinkedIn
💬Osobisty tutor AI Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili.
🎧Wersja audio w zestawie Ucz się w drodze — bez ekranu
♾️Dożywotni dostęp Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia
📱Telefon lub komputer Działa wszędzie, na każdym urządzeniu
💸Zwrot w 14 dni Bez pytań
⚡Krótko i konkretnie 2 godz 48 min praktycznej treści
Certyfikat ukończenia
Każdy kurs ukończony w PickAClass wystawia taki certyfikat — oryginalny, z własnym kodem, weryfikowalny przez URL i szczegółowy co do tego, co faktycznie wykazano.
P
PickAClass
Profil umiejętności · weryfikowalny
Dokument
Certyfikat Mistrzostwa
Niniejszym poświadcza się, że
Imię Nazwisko
pomyślnie wykazał(a) biegłość w
Wizja komputerowa i analizowanie obrazów za pomocą TensorFlow i GCP
Wykazane umiejętności
✓
Analiza wzorców behawioralnych
Podstawowy
1.2 godz.
✓
Ramy architektury decyzji
Biegły
1.4 godz.
✓
Projektowanie testów A/B
Biegły
1.7 godz.
✓
Copywriting behawioralny
Zaawansowany
1.9 godz.
P
PickAClass — Imię Nazwisko
Wizja komputerowa i analizowanie obrazów za pomocą TensorFlow i GCP
Strona 2 z 2
Szczegóły wyników
Podsumowanie kursu
Ukończone lekcje14 / 14
Pytania ćwiczeniowe26 / 28
Przesłane zadania4 (śr. 4,5 / 5)
Projekt końcowyOceniony — 4,6 / 5
Łączna praktyka6.2 godz.
Wzorzec wydajności
Pozycja w kohorcieTop 12% z 1,625
Czas do ukończenia11 dni (mediana: 22)
Wynik biegłości91 / 100
Wynik pytań ćwiczeniowych94%
Weryfikacja umiejętnościZweryfikowana ścieżka umiejętności