プロジェクトを通して学ぶPythonプログラム

こんにちは、 Nomad  クリエイター 受講生 皆さん！

あなたの 受講に 助ける よろしくお願いします いつも 努力する ノーマド クリエイターです。

しばらく前に[OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト2 - 悪いリンゴ 見つけてください！ コース リリース 約束 差し上げましたか？

一度 ため息だけ 休む 受講生 人々  興味のある 内容 特別講義で 作って 更新します。

グレッサー なんと 三 枝 特別講義 アップデート 準備しました。

まず、 すべて 受講生 聞く 数 ある「[ 高級講義 探して] Tensorflow in Colab' です。  講義 ながら、 Custom YOLO は もっと 以上 私のPC から 作る 数 ありませんでした。  たくさん 人々  ディープラーニングにはGPUがあります 良い 装備 買うべきだと お問い合わせいただきました。  無料でGPU またはTPU を 使用する 数 ある Google Colab ​  使用する 内容 紹介する 講義です。  チャンネルの 高級 英語講義 私は 解説 補足説明する 内容です。  材料 ダウンロード 私 知識ポータル クリアフル（www.creapple.com） から すべて 分 無料で 受講する 数 あるから 一度 聞いてみてください。  私 今GPUではない 買います~~。

 

二つ 1つ目は'Model 精度99％ 以上 上げる」という特別講義です。この講義は「 [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト「コース受講生の方々は、MNISTの手書きモデルが下の写真のように「7をなぜ7とは言えませんか」という質問から始まりました。もちろん、モデルの精度だけでなく、プログラム例外処理、MNIST生データなど様々な要因がありますが、既存のNueral Networkモデルが学習用に単純で、これを99.38%まで精度を高めるためにNueral Networkモデルを再構成する内容を作ってみました。

'モデル精度99％ 以上 「強化」という特別講義は、私の講義の中で関連する以下の講義に無料で更新しました。面白くて有益な内容を学びましょう。受講していただいた方、終わりではありません！

• [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト
• [ モバイル] ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト
• [ テンサフロー2] Python  ディープラーニング 完全征服- GAN、BERT、RNN、CNN 最新技術
• [ テンサフロー2] Python  機械学習 完全征服- マラソン 記録予測 プロジェクト
• ケラス、 人工知能 公用語 完全征服

 

3番目は最近、皆さんの愛を受ける「 [OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト- ソン・フンミン 見つけてください！」 と「[OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト2 - 悪いリンゴ 見つけてください！ 」  のため 内容です。  シリーズ 作る すべて 分が1 便と2 便を 一緒に 受講しない いいえ 首都 あるだろう 考える やった。  ハン 便利 見る 人々  兄弟 講義 四肢 しなくても なる 樽 大きい 決定 やりました。  一つずつ ユニット（ セクション） ​  特別講義で お互いに 周期で しました。

• 兄弟'[OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト- ソン・フンミン 見つけてください！ 講義は 顔認識（ Face recognition ）  強化する コンテンツの「Face Landmark とAlignment」 のセクション 受け取りました。
• 弟'[OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト2 - 不良リンゴ 見つけてください！ 講義は 兄にYOLO 画像、 動画 処理 など 基本 学ぶ' YOLO  利用した 物事 識別（Object Detection）のセクション プレゼントいただきました。

だから 二つ 講義 聞く 分 おまけに ハン ユニット もっと 聞く 数 あります。  受講した 皆さん 講義 入ると 特別講義 含まれています あります。

これからも もっと 良い 内容 作って 共有する ノーマド クリエイター なります。

ありがとうございます。