BEST

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

Name: Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch
Price: 82500 KRW

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 :)

(5.0) 27 đánh giá

485 học viên

dooleyz3525

pytorch

딥러닝

딥러닝실전프로젝트

컴퓨터비전

CNN

Deep Learning(DL)

PyTorch

Computer Vision(CV)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Hiểu về các yếu tố công nghệ cốt lõi và mô hình chính cấu thành nên Deep Learning, CNN
Hiểu về quy trình xây dựng và huấn luyện mô hình sử dụng Pytorch
Phân loại ảnh bằng CNN và các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất
Cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng mô hình Pretrained và Fine Tuning
Các kỹ thuật Augmentation hình ảnh đa dạng và các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng chúng
Quy trình làm việc thực tế của phát triển deep learning, bao gồm tiền xử lý hình ảnh, xử lý dữ liệu, tạo mô hình, cải thiện hiệu suất tối ưu và đánh giá hiệu suất.

Mô tả chi tiết cấp độ mã nguồn của mô hình CNN cốt lõi

Để sử dụng CNN cho các ứng dụng ngoài mô hình phân loại hình ảnh, điều quan trọng là phải hiểu sự phát triển của các mô hình CNN hiện đại và các công nghệ cốt lõi của chúng. Để đạt được mục đích này , chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về kiến trúc và đặc điểm của các mô hình CNN chính như AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception) và ResNet, cũng như phương pháp triển khai của chúng ở cấp độ mã nguồn .

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Dành cho những ai muốn nâng cao đáng kể năng lực về deep learning và CNN
Dành cho những ai muốn tự tin nâng cao khả năng sử dụng Pytorch.
Dành cho những ai muốn sử dụng mô hình phân loại ảnh deep learning trong lĩnh vực thị giác máy tính
Những bạn đang chuẩn bị cho các cuộc thi về phân loại ảnh trên Kaggle hoặc Dacon

Cần biết trước khi bắt đầu?

Hướng dẫn hoàn chỉnh về Machine Learning Python, từ phần đầu đến phần 4 Đánh giá: Hiểu biết cơ bản

Xin chào
Đây là

26,589

Học viên

1,340

Đánh giá

3,991

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Chương trình giảng dạy

Tất cả

217 bài giảng ∙ (41giờ 33phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu bài giảng

5 bài giảng ∙ (30phút)

1. Giới thiệu bài giảng
04:48
2. Sử dụng Kernel Kaggle - Đăng ký tài khoản Kaggle và xác thực sử dụng GPU
07:20
3. Sử dụng Kaggle Kernel - Cách tải và sử dụng mã thực hành
09:26
4. Giáo trình bài giảng và tài liệu thực hành
5. Tại sao nên chọn Pytorch?
09:15

Phần 2. Tổng quan về Deep Learning và xử lý Tensor

16 bài giảng ∙ (2giờ 59phút)

Phần 3. Tìm hiểu dựa trên Deep Learning - Phương pháp giảm độ dốc

11 bài giảng ∙ (2giờ 19phút)

22. Tổng quan về phần
02:22
23. Tổng quan về Perceptron và cơ chế học tập
16:40
24. Tổng quan về hồi quy và hiểu về RSS, MSE
13:36
25. Hiểu về phương pháp gradient descent (hạ dốc gradient)
17:43
26. Triển khai hồi quy tuyến tính bằng phương pháp gradient descent - 01
13:43
27. Triển khai hồi quy tuyến tính bằng phương pháp gradient descent - 02
15:04
28. Tìm hiểu về phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên (Stochastic Gradient Descent) và phương pháp giảm độ dốc theo lô nhỏ (Mini Batch Gradient Descent)
11:17
29. Triển khai phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên
10:11
30. Triển khai phương pháp Gradient Descent theo Mini-Batch
11:55
31. Hiện thực hồi quy tuyến tính bằng Pytorch - 01
16:29
32. Triển khai hồi quy tuyến tính bằng Pytorch - 02
10:26

Phần 4. Hiểu biết dựa trên Deep Learning - Lan truyền ngược và hàm kích hoạt

9 bài giảng ∙ (1giờ 49phút)

Phần 5. Pytorch Framework - 01

10 bài giảng ∙ (1giờ 46phút)

Phần 6. Pytorch Framework - 02

20 bài giảng ∙ (3giờ 46phút)

Phần 7. Pytorch Framework - 03

8 bài giảng ∙ (1giờ 41phút)

Phần 8. Hiểu về CNN

20 bài giảng ∙ (3giờ 49phút)

Phần 9. Khởi tạo trọng số, chuẩn hóa theo lô, Drop Out, Bộ điều chỉnh tốc độ học và suy giảm trọng số

15 bài giảng ∙ (3giờ 4phút)

Phần 10. Dataset và DataLoader

7 bài giảng ∙ (1giờ 19phút)

Phần 11. Sử dụng mô hình được huấn luyện trước và huấn luyện điều chỉnh (Fine Tuning Training)

11 bài giảng ∙ (1giờ 55phút)

Phần 12. Để mô-đun hóa các lớp ModelCheckpoint, EarlyStopping và Trainer, đồng thời sử dụng torchmetrics:

8 bài giảng ∙ (1giờ 36phút)

Phần 13. Tăng cường dữ liệu hình ảnh (Data Augmentation)

19 bài giảng ∙ (3giờ 31phút)

Phần 14. Nâng cao chất lượng dữ liệu ảnh bằng CutMix

4 bài giảng ∙ (54phút)

Phần 15. Tìm hiểu về mô hình CNN - AlexNet, VGG, GoogLeNet

12 bài giảng ∙ (2giờ 46phút)

Phần 16. Hiểu về mô hình CNN - Chi tiết về ResNet và Tổng quan về EfficientNet

18 bài giảng ∙ (3giờ 22phút)

Phần 17. Thực hành tổng hợp 1 - Tối ưu hóa mô hình Nhận dạng giống chó 120 loại

13 bài giảng ∙ (2giờ 22phút)

Phần 18. Thực hành tổng hợp 2 - Cuộc thi Kaggle Plant Pathology (Chẩn đoán bệnh lá cây)

10 bài giảng ∙ (1giờ 55phút)

Phần 19. Lời kết

1 bài giảng ∙ (1phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

27 đánh giá

5.0

27 đánh giá

leonpark0560
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 4.5
Đã chỉnh sửa
5
35% đã tham gia
わかりやすく丁寧に説明してくださるので、とても助かっています。
- dooleyz3525
  Giảng viên
  お役に立てたなら私も嬉しいです。素敵なレビューをありがとうございます^^
dongun92689831
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đã chỉnh sửa
5
52% đã tham gia
現在セクション9まで聞きましたが、最高の講義だと思います。もしかして、object detectionのようなadvancedな講義はいつ頃アップロードされる予定ですか？
- dooleyz3525
  Giảng viên
  お褒めの言葉、大変ありがとうございます。後続の講義は今年の秋になる前に完了する予定です。
aboutexo046263
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
sbhansmk4137
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
理論とコード実習が非常にバランスが取れており、かつ詳細です。
gyungyoonpark9378
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.8
5
30% đã tham gia

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 1 ngày ngày

10.133 ₫

24%

2.297.056 ₫

Khóa học khác của dooleyz3525

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

Multi Head AttentionからOriginal Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデルまでコードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことになります。

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

FastAPI 完全ガイド

dooleyz3525

本講義はFastAPIの核心機能とともに、Webサービス開発の全過程を習得できるように構成しました。本講義を通じて、皆様を現場で必要とするFastAPI専門開発者に成長させていただきます。

Trung cấp trở lên

Python, FastAPI, SQL

FastAPI 完全ガイド

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - コア編

dooleyz3525

カフカの核心から内部メカニズムの深化レベルの内容まで、詳細な理論の説明とハンズオン実践＆amp;本番カフカアプリケーションの開発実践を通じて、カフカを始める人も一気に専門家レベルに到達できるように講義を構成しました。

Trung cấp trở lên

Kafka, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - コア編

dooleyz3525

[改訂版] Python機械学習完全ガイド

dooleyz3525

理論中心の機械学習講座から脱却し、機械学習の核心的な概念を簡単に理解できるだけでなく、実践的な機械学習アプリケーションの実装能力を身につけることができます。

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Statistics

[改訂版] Python機械学習完全ガイド

dooleyz3525

[改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド

dooleyz3525

この講義では、オブジェクト検出とセグメンテーションに関する詳細な理論の説明と、現場で即座に使用できるレベルの実習例を通じて、現場で必要なディープラーニングベースのコンピュータービジョン専門家として皆さんを育成します。

Trung cấp trở lên

Machine Learning(ML), Tensorflow, Python

[改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド

dooleyz3525

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

さまざまな実用的なデータ分析ケースをSQLを通じて実装していきながら、データ分析能力とSQL活用能力を同時に向上させることができます。

Trung cấp trở lên

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

データ分析 SQL Fundamentals

dooleyz3525

SQL の基本要素に関する詳細な講義と実習を通じて、揺るぎない骨組みを作り、SQL 分析の専門家として成長できるようにサポートします。

Cơ bản

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

データ分析 SQL Fundamentals

dooleyz3525

スパークマシンラーニングパーフェクトガイド - Part 1

dooleyz3525

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

Trung cấp trở lên

Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

スパークマシンラーニングパーフェクトガイド - Part 1

dooleyz3525

キャッグアドバンスドマシンラーニング本当の打ち抜き

dooleyz3525

この講義は、Kaggle の Home Credit Default Risk コンテストの機械学習モデルを実装することで、実践的な機械学習構築の専門家としてあなたのスキルをさらにレベルアップできるように作成された講義です。

Trung cấp trở lên

Machine Learning(ML), Kaggle

キャッグアドバンスドマシンラーニング本当の打ち抜き

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

本講義は、ksqlDBの活用とコアメカニズムを様々な実習を通じて習得できるように構成されています。講義を終えたら、Kafka（カフカ）ベースのリアルタイムストリーミングデータ分析システムを簡単かつ迅速に構築できます。

Trung cấp trở lên

Kafka, ksqlDB, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - コネクト編

dooleyz3525

カフカ・コネクトに関する深い理論の説明と、現場ですぐに使えるレベルの詳細な実践を通じて、現場で必要とするカフカ・コネクトベースのデータ連動およびデータパイプライン構築の専門家に成長させていきます。。

Trung cấp trở lên

Kafka, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - コネクト編

dooleyz3525

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、ディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

Cơ bản

Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

Oracle パフォーマンス分析とインスタンスチューニングの核心ガイド

dooleyz3525

Oracle DB アーキテクチャの内部メカニズムを理解し、パフォーマンスチューニングとパフォーマンス分析の専門家として成長できるための重要なガイドを提供します。

Trung cấp trở lên

Oracle, DBMS/RDBMS

Oracle パフォーマンス分析とインスタンスチューニングの核心ガイド

dooleyz3525

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

Cơ bản

Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

AI初心者のためのMS AI核心技術完全攻略

daniellee

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

Nhập môn

Machine Learning(ML), Azure, NLP

AI初心者のためのMS AI核心技術完全攻略

daniellee

神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

asdfghjkl13551941

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

Cơ bản

Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

asdfghjkl13551941

ディープラーニング理論+ PyTorch実務完全征服

peterbyun969574

ディープラーニング現業に携わるために必要なディープラーニングの「核心概念」を学び、PyTorchを活用した実習を通じて実際のディープラーニングプロジェクトを遂行するのに必要な実務を教えてくれる講義です。

Cơ bản

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

ディープラーニング理論+ PyTorch実務完全征服

peterbyun969574

会社ですぐに使える業務自動化AIエージェント (w. n8n, LangGraph)

jasonkang

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

Cơ bản

n8n, AI, LangChain

会社ですぐに使える業務自動化AIエージェント (w. n8n, LangGraph)

jasonkang

AWS国際公認AI専門家（AWS Certified AI Practitioner）既出問題解説

sdj0831

AWS認定AI Practitioner 過去問解答コースは、資格合格のための重要ポイントをまとめたコースです。まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を迅速に復習し、試験によく出るAWSの主要AIサービス（例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど）の機能と使用事例を学習します。これを基に、様々な実際の課題状況にどのようなAIソリューションが適切か判断する練習を行い、AIモデルの責任ある利用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。最後に、過去問のタイプ別解答戦略を習得し、実践的な模擬試験を通して試験に備えます。このコースを通して短時間で効率的に試験を準備することができます。

Nhập môn

Machine Learning(ML), AWS, AI

AWS国際公認AI専門家（AWS Certified AI Practitioner）既出問題解説

sdj0831

CEO及びリーダーのための製造革新とAIビッグデータ

1159136

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

Cơ bản

AI, Machine Learning(ML), classification

CEO及びリーダーのための製造革新とAIビッグデータ

1159136

TensorFlow Object Detection APIガイドPart1 - コード10行修正でオブジェクトを検出する

AISchool

TensorFlow Object Detection APIを利用した高性能最新のディープラーニングモデルを利用したObject Detectionの実行方法を簡単なColab実習を通じて学習し、最新のディープラーニングObject Detectionモデルの原理を学習できる講義です。

Cơ bản

Tensorflow, Deep Learning(DL), CNN

TensorFlow Object Detection APIガイドPart1 - コード10行修正でオブジェクトを検出する

AISchool

人工知能大学院準備 A to Z：スペック整理からコンタクト、書類、面接まで

epoch

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります！合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします！

Nhập môn

AI, Interview

人工知能大学院準備 A to Z：スペック整理からコンタクト、書類、面接まで

epoch

大規模言語モデル(LLM)の基礎原理理解

arigaram

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

Trung cấp trở lên

NLP, gpt, AI

大規模言語モデル(LLM)の基礎原理理解

arigaram

ディープラーニングベース画像・物体認識：CNNからYOLO・DETRまで

YoungJea Oh

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。 - 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解 - 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習 - CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など） - Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習 - Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習 - Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

Trung cấp trở lên

PyTorch, Computer Vision(CV), CNN

ディープラーニングベース画像・物体認識：CNNからYOLO・DETRまで

YoungJea Oh

ハイクオリティAI映像オールインワンクラス: Midjourney & Runway (25+a シーン制作)

Dong Ah K

Midjourney&RunwayでハイクオリティなAI映像を制作してみましょう。サムスンと協業したキム・ドンア監督が仮想ブランドを基盤にAI映像の制作過程を段階別に直接お伝えします。

Trung cấp trở lên

Video Production, AI, Midjourney

ハイクオリティAI映像オールインワンクラス: Midjourney & Runway (25+a シーン制作)

Dong Ah K

AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（電子・半導体分野）

88888

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

Nhập môn

AI, Big Data, Generative AI

AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（電子・半導体分野）

88888

ディープラーニングから最新AIまで、技術・データ・人物の流れを一目で！

aidercollege

AIは単純な技術ではなく、人々の質問と時代の流れから誕生しました。この流れを理解すれば、どんな新技術が来ても恐れることなく繋げることができます。 👉 「AIのルーツをストーリーで学ぶ瞬間、文脈が見えてきます。」今すぐ始めましょう！

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

ディープラーニングから最新AIまで、技術・データ・人物の流れを一目で！

aidercollege

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

1時間で学ぶLLMとGPT基礎

Essential

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを利用してウェブで実行することができます。基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

Cơ bản

Python, AI, ChatGPT

1時間で学ぶLLMとGPT基礎

Essential

ISTQB AI Testing - ベストプラクティスを学び試験に備える

edu

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、テスターの役割を学びます。 AIベースのシステムテスト戦略の策定からテストケースの設計・実行、またテスト支援のためのAI活用方法まで幅広く習得します。本コースはISTQBのAI Testingシラバスに基づいて進められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

Nhập môn

ISTQB, Software Test, AI

ISTQB AI Testing - ベストプラクティスを学び試験に備える

edu

非専攻者・入門者のためのData Science(DS)とAI学習・就職ガイド

AISchool

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

Nhập môn

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

非専攻者・入門者のためのData Science(DS)とAI学習・就職ガイド

AISchool

すべてのサラリーマンのための誰でも理解できる人工知能

jin0choi1216

AIが初めての方の目線に合わせたAI入門講座！データから生成AIまで、主要な概念をわかりやすくまとめました。AIを開発するのではなく、質問や説明ができるレベルの実務理解を目指します。

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Recommendation System

すべてのサラリーマンのための誰でも理解できる人工知能

jin0choi1216

人工知能コーディングのためのエントリー

software25766

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。

Nhập môn

Entry, Block Coding, AI

人工知能コーディングのためのエントリー

software25766

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

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Là công nghệ cốt lõi trong nhiều ngành công nghiệp
Tầm nhìn máy tính đã được thiết lập

CNN , nền tảng và cốt lõi của thị giác máy tính

Các tính năng của CNN

Các tính năng của khóa học này

Đi sâu vào các công nghệ cốt lõi tạo nên học sâu và CNN

Hiểu biết đầy đủ về khuôn khổ Pytorch

Tăng cường kỹ năng thực hành của bạn bằng cách thực hành các mô hình phân loại hình ảnh

Mô tả chi tiết cấp độ mã nguồn của mô hình CNN cốt lõi

Tìm hiểu về những điều này

Kiến thức cơ bản hỗ trợ cho việc học sâu

Hiểu biết chi tiết về Pytorch Framework

Từ những điều cơ bản về CNN đến các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình tiên tiến

Cơ chế hoạt động chi tiết của Dataset và DataLoader

Hiểu cách sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh

Nhiều chức năng tiện ích khác nhau mà bạn có thể học bằng cách tự mình triển khai chúng

Nhiều kỹ thuật và phương pháp tăng cường khác nhau để cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng chúng

Mô hình CNN hiện đại mà bạn có thể tự học bằng cách triển khai

Các kỹ năng thực hành khác biệt phát triển thông qua việc giải quyết các vấn đề thực hành toàn diện, đầy thách thức

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành 💾

Ngoài ra còn cung cấp tài liệu bài giảng dày 320 trang.

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của dooleyz3525

Khóa học tương tự

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

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Là công nghệ cốt lõi trong nhiều ngành công nghiệp Tầm nhìn máy tính đã được thiết lập

CNN , nền tảng và cốt lõi của thị giác máy tính

Các tính năng của CNN

Các tính năng của khóa học này

Đi sâu vào các công nghệ cốt lõi tạo nên học sâu và CNN

Hiểu biết đầy đủ về khuôn khổ Pytorch

Tăng cường kỹ năng thực hành của bạn bằng cách thực hành các mô hình phân loại hình ảnh

Mô tả chi tiết cấp độ mã nguồn của mô hình CNN cốt lõi

Tìm hiểu về những điều này

Kiến thức cơ bản hỗ trợ cho việc học sâu

Hiểu biết chi tiết về Pytorch Framework

Từ những điều cơ bản về CNN đến các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình tiên tiến

Cơ chế hoạt động chi tiết của Dataset và DataLoader

Hiểu cách sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh

Nhiều chức năng tiện ích khác nhau mà bạn có thể học bằng cách tự mình triển khai chúng

Nhiều kỹ thuật và phương pháp tăng cường khác nhau để cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng chúng

Mô hình CNN hiện đại mà bạn có thể tự học bằng cách triển khai

Các kỹ năng thực hành khác biệt phát triển thông qua việc giải quyết các vấn đề thực hành toàn diện, đầy thách thức

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành 💾

Ngoài ra còn cung cấp tài liệu bài giảng dày 320 trang.

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của dooleyz3525

Khóa học tương tự

Là công nghệ cốt lõi trong nhiều ngành công nghiệp
Tầm nhìn máy tính đã được thiết lập

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là