BEST

[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

Name: [Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision
Price: 90750 KRW

This course will help you become a deep learning-based computer vision expert who is needed in the field by providing a deep theoretical explanation of object detection and segmentation and practical examples that can be used immediately in the field.

(4.9) 155 reviews

3,904 learners

dooleyz3525

Machine Learning(ML)

Tensorflow

Python

Deep Learning(DL)

Keras

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Understanding Object Detection and Segmentation Based on Deep Learning
In-depth theoretical learning on RCNN series, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN
Learn how to use representative implementation packages for object detection and segmentation such as MMDetection, Ultralytics Yolo, and AutoML EfficientDet.
Perform image/video object detection/segmentation using OpenCV and Tensorflow Hub
Learn various difficult practical examples to be able to directly apply Object Detection/Segmentation in practice
Acquire various background knowledge that constitutes Object Detection/Segmentation
Train a Custom Dataset and Build Your Own Model Using a Variety of Implementation Packages
Experience the advantages and disadvantages of various Object Detection/Segmentation models through practical examples
Handling major data sets such as Pascal VOC and MS-COCO and converting them to TFRecord
Apply Annotation to a Dataset and Create Your Own Training Data Using the CVAT Tool

Lower the hurdles, go deeper at your core!
Become a Deep Learning CNN expert.

Meet the latest revised edition
Deep Learning Computer Vision Training.

Average rating 4.9★ Chosen by 1,300+ students,
Inflearn Bestseller Complete Renewal in 2021!

Hello, this is Kwon Chul-min.
Thanks to the support of many people, we have now released a revised edition of 'Deep Learning Computer Vision Complete Guide' .
About 90% of the videos in the existing lectures have been newly created, and we will introduce improved and additional content.

Based on the feedback you have sent to the lectures, we have created a revised edition focusing on the following points.

A more detailed theoretical explanation of the topics that students have frequently asked questions about
Hands-on training based on the latest/highest performing Object Detection/Segmentation package
Reflecting the latest trends in Object Detection/Segmentation
Writing more flexible, diverse, and scalable hands-on code + more detailed explanations
Various other additional classes

The revised lecture is definitely better and more detailed than the first lecture. It will guide you into the latest deep learning-based Object Detection and Segmentation areas.

Lecture Introduction 📝

The center of deep learning computer vision technology is rapidly shifting to Object Detection and Segmentation .

▲Intelligent image information recognition ▲AI vision inspection smart factory ▲Automatic medical image diagnosis ▲Robotics ▲Autonomous vehicles, etc. Deep learning-based Object Detection and Segmentation technologies are spreading in many fields. Accordingly, leading domestic and international AI companies are also sparing no investment in this field and seeking to secure development personnel.

_{Two trends finally met, Object Detection & Segmentation}

In recent years, the field of Object Detection and Segmentation has been developing rapidly, and the demand for talents with relevant practical skills is increasing. However, as it is a cutting-edge field that applies deep learning, there is a lack of books, materials, and lectures for learning, making it difficult to train appropriate personnel.

As a deep learning computer vision expert
We will guide you so that you can be reborn.

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

This course consists of in-depth theoretical explanations of Object Detection and Segmentation and many practical examples that can be used immediately in the field , and will help you become a deep learning-based computer vision expert needed in the field.

Starting with an easy explanation of the concept
Even to in-depth theory.

We will clearly explain everything from easy concepts to in-depth theories about the vast field of Object Detection/Segmentation, including RCNN series, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, and Mask RCCN.

_{You can thoroughly learn the concepts with detailed lecture notes.}

Through practical examples
Maximize your deep learning practical capabilities.

There is no better way to improve your practical skills than by coding and implementing things yourself.
This course consists of many practical examples that will help you maximize your practical implementation skills in Object Detection and Segmentation.

_{©SLAM DUNK}

To these people
I recommend it.

How does deep learning CNN work?
Can it be applied in practice?
Anyone who was worried

Deep learning based
Computer Vision Solutions
For those who want to develop

Deep learning image classification capabilities
Up to date with the latest CV technology
Those who want to expand

Going to graduate school for artificial intelligence,
Deep Learning-Based CV Field
Job seekers/career changers

Please check your player knowledge.

Experience with Python programming and basic understanding of deep learning CNNs are required.
Also, some experience with TF.Keras or Pytorch would be a plus.

Hard to see anywhere
The latest CV technologies all in one place.

Very good performance
State-of-the-art Object Detection/Segmentation implementation
Practice using packages

_{MMDetection, Ultralytics Yolo, AutoML EfficientDet, etc.}

_{Inference Practice Using General-Purpose OpenCV DNN and Tensorflow Hub}

For various images and videos
Object Detection/Segmentation Practice

_{Various cases where computer vision technology is actually used}

With multiple custom data sets
Model Training Practice

_{Various custom data sets}

As a deep learning computer vision expert, you should be able to train models with multiple custom data sets to produce your own Object Detection/Segmentation model. You should also be able to improve and evaluate the performance of this model.

This course will teach you the ability to train custom data sets and create optimal inference models using various implementation packages.

With a self-created training data set
Custom Model Training / Inference Practice

_{Practice with your own training data set}

Using the annotation tool CVAT, we will create a training dataset that applies bounding box annotations to general images, and practice Custom Model Training and Inference using the dataset created in this way.

Practice Environment 🧰

All practical code used in the lecture was written based on the Google Colab environment.

_{Google Colab, Kaggle logo}

We will conduct hands-on training based on GPU, and if Colab's free GPU allocation is not sufficient, we also recommend using Colab Pro. (※ Colab Pro costs about $10 per month.)

If you do not have enough Colab GPU free kernel resources, you can use the Kaggle kernel. We also provide separate practice codes made for Kaggle. You can hear more detailed information about the practice environment by referring to the Section 0 - [Setting up the practice environment] class.

Please check before taking the class!

If you do not use GPU kernels such as Colab or Kaggle, you may have difficulty following the examples. We ask for your understanding in advance.

Practice Code and Lecture Materials 👨‍💻

The practice code can be downloaded from https://github.com/chulminkw/DLCV_New . Reviewing the practice code in advance will help you get a sense of the level of programming required to understand the practice.

_{Provides 320 pages of lecture PDF textbook}

The textbook used in the lecture (320 pages) can be downloaded from Lecture Section 0: Lecture Textbook .

To learn the theory
There is no better way than practice.

Don't wait until you fully understand the theory of deep learning. There is no better way to learn the theory than through practice.

Once we start coding, our brains follow to understand the material. Let's implement the various practical examples presented in the lecture with me. If you listen to the lecture and implement it yourself by pressing the keyboard, the parts that felt like clouds in the sky will gradually become real.

To become an expert, sometimes (I think most of the time) you have to run before you can walk. This course will be your best companion to help you develop your career and capabilities in the field of deep learning-based computer vision.

thank you

― What Tony Stark said to Jarvis during the Iron Man suit test in <Iron Man 1>

_{“Sometimes you have to run before you can walk.”}

People I met at Inflearn 👨‍💻

Read the interview with Kwon Chul-min | Go to

Recommended for
these people

Who is this course right for?

For anyone interested in deep learning
Someone who has studied Object Detection and Segmentation based on Deep Learning
If you have been wondering how deep learning CNN can be applied in practice
If you want to expand your capabilities beyond Deep Learning CNN Image Classification into the field of Object Detection/Segmentation
Those who want to develop deep learning-based solutions in the field of computer vision
Anyone who wants to challenge the Object Detection/Segmentation Challenge in a Competition such as Kaggle
Those preparing for AI graduate school
Those who are preparing to switch to the field of deep learning-based computer vision

Need to know before starting?

Python programming experience
Basic understanding of deep learning CNN
(Optional) A shallow experience with TF.Keras or Pytorch

Hello
This is

26,255

Learners

1,308

Reviews

3,974

Answers

4.9

Rating

Courses

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Curriculum

All

170 lectures ∙ (38hr 15min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Course Intro and Lab Setup

4 lectures ∙ (38min)

Section 2. Understanding Object Detection

10 lectures ∙ (2hr 6min)

5. Object Detection and Segmentation Overview
13:27
6. Main components of Object Detection and why is Object Detection difficult?
10:52
7. Understanding Object Localization and Detection
11:14
8. Understanding Region Proposal (영역 추정) and Comparison with Sliding Window
10:44
9. Region Proposal (Area Estimation) - Selective Search Method
09:40
10. Selective Search Practice and Visualization
11:49
11. Understanding IOU (Intersection over Union) and Implementation Practice
16:41
12. Understanding NMS (Non Max Supression)
07:31
13. Understanding mAP, a Performance Evaluation Metric for Object Detection 01 - Precision and Recall
19:27
14. Understanding mAP, an Object Detection Performance Metric 02 - Calculating mAP
14:55

Section 3. Major Datasets and Introduction to OpenCV for Object Detection and Segmentation

7 lectures ∙ (1hr 24min)

15. Introduction to Major Object Detection Datasets and Understanding the Pascal VOC Dataset
12:44
16. Exploring Pascal VOC data set
19:27
17. Understanding the MS-COCO dataset
13:04
18. OpenCV Overview
07:19
19. Image Processing Practice using OpenCV
09:30
20. Hands-on Image Processing with OpenCV
13:14
21. Object Detection Network Overview and FPS/Resolution/Performance Correlation
08:55

Section 4. RCNN series Object Detector (RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN)

13 lectures ∙ (3hr 10min)

Section 5. Understanding MMDetection and Applying Faster RCNN Practice - 01

16 lectures ∙ (4hr 1min)

Section 6. Understanding MMDetection and Practical Application of Faster RCNN - 02

12 lectures ∙ (2hr 48min)

Section 7. SSD(Single Shot Detector)

3 lectures ∙ (43min)

Section 8. SSD Practice

5 lectures ∙ (1hr 7min)

Section 9. YOLO(You Only Look Once)

11 lectures ∙ (2hr 15min)

Section 10. Ultralytics Yolo Practice - 01

14 lectures ∙ (3hr 4min)

Section 11. Ultralytics Yolo Practice - 02

8 lectures ∙ (1hr 33min)

Section 12. RetinaNet and EfficientDet

7 lectures ∙ (1hr 34min)

Section 13. AutoML EfficientDet Hands-on - 01

9 lectures ∙ (1hr 49min)

Section 14. AutoML EfficientDet Lab - 02

11 lectures ∙ (2hr 39min)

Section 15. Segmentation - Mask RCNN

4 lectures ∙ (53min)

Section 16. Mask RCNN - Lab 01

14 lectures ∙ (2hr 50min)

Section 17. Mask RCNN - Lab 02

14 lectures ∙ (3hr 23min)

Section 18. Old version Tensorflow Object Detection API (This section will be deleted in one month (2021-08-06) following the revised edition release)

8 lectures ∙ (2hr 11min)

Published:

Last updated:

Reviews

All

155 reviews

4.9

155 reviews

sb0205185900
Reviews 2
∙
Average Rating 3.0
5
52% enrolled
Nó hay đến mức nực cười... Tôi đã rất tức giận với Infron khi nghe Coco Pytorch ở khu phố bên cạnh. Tôi tìm thấy niềm vui sau khi tham gia khóa học này. Cảm ơn bạn rất nhiều.
bskhan7801
Reviews 15
∙
Average Rating 4.6
5
31% enrolled
Các bài giảng của giảng viên Kwon Cheol-min luôn là hay nhất. Cảm ơn
yoonducklim0908
Reviews 6
∙
Average Rating 5.0
5
7% enrolled
Nó cực kỳ mạnh mẽ. Các ví dụ thực hành tốt rất hữu ích ^^
webmaster1570
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
38% enrolled
Đây là bài giảng rất hay, có thể áp dụng ngay vào thực tế. Nếu người hướng dẫn có thời gian, tôi hy vọng sẽ mở một bài giảng đề cập đến dữ liệu dựa trên RNN như giọng nói và văn bản.
sdf80367845
Reviews 9
∙
Average Rating 4.8
5
72% enrolled
Đó là điều tốt nhất. . Tôi cảm thấy may mắn khi có thể tham gia lớp học này với mức giá này. . Tôi đánh giá cao nó 100 lần

Limited time deal ends in 4 days

$1,911,416.00

24%

$93.50

dooleyz3525's other courses

Check out other courses by the instructor!

[Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về máy học Python

dooleyz3525

Chúng tôi sẽ thoát khỏi các khóa học về máy học tập thiên về lý thuyết và cung cấp kiến thức dễ hiểu về các khái niệm cốt lõi của máy học, đồng thời trang bị cho bạn khả năng triển khai các ứng dụng máy học thực tế.

초급

Python, Machine Learning(ML), Statistics

[Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về máy học Python

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về FastAPI

dooleyz3525

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu các chức năng cốt lõi của FastAPI và toàn bộ quá trình phát triển dịch vụ web. Thông qua bài giảng này, chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành nhà phát triển FastAPI chuyên nghiệp cần thiết trong lĩnh vực này.

중급이상

Python, FastAPI, SQL

Hướng dẫn đầy đủ về FastAPI

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - Core

dooleyz3525

Từ cốt lõi của Kafka đến nội dung chuyên sâu về cơ chế bên trong, giải thích lý thuyết chi tiết và thực hành & Khóa học được cấu trúc sao cho ngay cả những người mới bắt đầu làm quen với Kafka cũng có thể nhanh chóng đạt đến trình độ chuyên gia thông qua thực hành phát triển ứng dụng Kafka thực hành.

중급이상

Kafka, Data Engineering

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - Core

dooleyz3525

Oracle hiệu suất phân tích và điều chỉnh phiên bản chính yếu hướng dẫn

dooleyz3525

Oracle DB kiến trúc cung cấp hướng dẫn cốt lõi giúp bạn hiểu cơ chế bên trong và phát triển thành chuyên gia về hiệu suất điều chỉnh và phân tích hiệu suất.

중급이상

Oracle, DBMS/RDBMS

Oracle hiệu suất phân tích và điều chỉnh phiên bản chính yếu hướng dẫn

dooleyz3525

Phân tích dữ liệu SQL Fundamentals

dooleyz3525

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

초급

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

Phân tích dữ liệu SQL Fundamentals

dooleyz3525

Phân tích dữ liệu SQL được học qua nhiều ví dụ khác nhau

dooleyz3525

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

중급이상

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

Phân tích dữ liệu SQL được học qua nhiều ví dụ khác nhau

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch

dooleyz3525

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch

dooleyz3525

Kaggle Advanced Machine Learning thực hành

dooleyz3525

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn nâng cao trình độ trở thành chuyên gia xây dựng máy học thực tế thông qua việc triển khai mô hình máy học của cuộc thi Home Credit Default Risk trên Kaggle.

중급이상

Machine Learning(ML), Kaggle

Kaggle Advanced Machine Learning thực hành

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - Connect

dooleyz3525

Thông qua các giải thích lý thuyết chuyên sâu về Kafka Connect và đào tạo thực tế chi tiết ở cấp độ có thể sử dụng ngay tại hiện trường, chúng tôi sẽ phát triển bạn thành chuyên gia về tích hợp dữ liệu dựa trên Kafka Connect và xây dựng đường truyền dữ liệu cần thiết trong lĩnh vực này. .

중급이상

Kafka, Data Engineering

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - Connect

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - ksqlDB

dooleyz3525

Bài giảng này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu cách sử dụng ksqlDB và các cơ chế cốt lõi của nó thông qua các bài tập khác nhau. Sau khi hoàn thành bài giảng, bạn sẽ có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu phát trực tuyến theo thời gian thực dựa trên Kafka.

중급이상

Kafka, ksqlDB, Data Engineering

Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - ksqlDB

dooleyz3525

Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

중급이상

Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

dooleyz3525

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, cùng với bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ Deep Learning CNN, hãy tham gia khóa học này :)

초급

Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

dooleyz3525

Similar courses

Explore other courses in the same field!

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

dooleyz3525

초급

Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

dooleyz3525

Bootcamp Deep Learning và Pytorch cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Part3]

funcoding

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Deep Learning, đây là khóa học mới được biên soạn để bạn có thể từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao, và cả Transformer cốt lõi của GPT – những kiến thức cần thiết để hiểu Deep Learning.

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML)

Bootcamp Deep Learning và Pytorch cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Part3]

funcoding

[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT

nomad

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo đang là một xu hướng. Nhưng bạn có thể sử dụng gì sau khi học machine learning và deep learning? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu về các dự án IoT Computer Vision hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

중급이상

Tensorflow, Deep Learning(DL), Raspberry Pi

[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT

nomad

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

중급이상

IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

중급이상

Deep Learning(DL), Generative AI, PyTorch

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

[AI Thực hành] Hiểu về mô hình Diffusion thông qua việc triển khai bài báo Prompt-to-prompt

dongdong1

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

중급이상

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

[AI Thực hành] Hiểu về mô hình Diffusion thông qua việc triển khai bài báo Prompt-to-prompt

dongdong1

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

중급이상

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

초급

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

입문

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

입문

AI, Big Data, Generative AI

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

Tạo portfolio AI - Dự án nhân bản Airbnb

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án Amenity Detection của nhóm Khoa học dữ liệu Airbnb (điển hình về ứng dụng TensorFlow) dưới dạng dự án nhân bản, tổng hợp kinh nghiệm lên blog GitHub và tạo danh mục đầu tư AI.

초급

Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

Tạo portfolio AI - Dự án nhân bản Airbnb

AISchool

Xây dựng hệ thống phát hiện hỏa hoạn với Next.js và yolov11

ludgi

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phát hiện cháy thời gian thực dùng Next.js, YOLOv11, FastAPI.

초급

Next.js, yolo, Python

Xây dựng hệ thống phát hiện hỏa hoạn với Next.js và yolov11

ludgi

[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Meet the latest revised edition Deep Learning Computer Vision Training.

Average rating 4.9★ Chosen by 1,300+ students, Inflearn Bestseller Complete Renewal in 2021!

Lecture Introduction 📝

As a deep learning computer vision expert We will guide you so that you can be reborn.

Starting with an easy explanation of the concept Even to in-depth theory.

Through practical examples Maximize your deep learning practical capabilities.

To these people I recommend it.

Hard to see anywhere The latest CV technologies all in one place.

Practice Environment 🧰

Practice Code and Lecture Materials 👨‍💻

To learn the theory There is no better way than practice.

People I met at Inflearn 👨‍💻

Recommended for these people

HelloThis is .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Curriculum

Reviews

dooleyz3525's other courses

Similar courses

Meet the latest revised edition
Deep Learning Computer Vision Training.

Average rating 4.9★ Chosen by 1,300+ students,
Inflearn Bestseller Complete Renewal in 2021!

As a deep learning computer vision expert
We will guide you so that you can be reborn.

Starting with an easy explanation of the concept
Even to in-depth theory.

Through practical examples
Maximize your deep learning practical capabilities.

To these people
I recommend it.

Hard to see anywhere
The latest CV technologies all in one place.

To learn the theory
There is no better way than practice.

Recommended for
these people

Hello
This is