Thật sự đã rất lâu rồi tôi mới tìm được một khóa học cần thiết cho mình như thế này
Thay vì những quan điểm toán học phức tạp và khó hiểu, việc trình bày tập trung vào code khiến tôi cảm thấy thông suốt. Có thể học nhanh về CNN là gì và cách sử dụng nó như thế nào
Thời gian mấy tháng qua xem đủ thứ sách và khóa học online thật là phí phạm
Nếu có thêm bonus về công việc gán nhãn hình ảnh một cách đơn giản thì đây sẽ là khóa học vision tuyệt vời nhất cho nhiều người đang băn khoăn về vision

lovesome994824

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất.
- Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch
- Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation)
- Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.)
- Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu
- Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR
- Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

trimurti

지식공유자의 깜짝할인

Nhận diện hình ảnh và đối tượng dựa trên deep learning: Từ CNN đến YOLO·DETR

Cảm ơn bạn đã đánh giá tốt. Tôi cũng sẽ xem xét những lời khuyên bạn đưa ra cho việc cập nhật bài giảng tiếp theo.

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

yolo

detr

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

파이토치

PyTorch

Computer Vision(CV)

합성곱신경망

Chuẩn bị môi trường giáo dục

Thị giác máy tính (Computer Vision) / Cơ bản về CNN

Phát hiện/phân đoạn đối tượng (Object Detection/Segmentation) - Faster R-CNN / Mask R-CNN

Phát hiện/phân đoạn đối tượng (Object Detection/Segmentation) - YOLO, SSD, U-Net

Phát hiện đối tượng dựa trên Transformer - DETR (Detection with Transformers)