Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras
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 :)
Các yếu tố công nghệ cốt lõi cấu thành nên Deep Learning, CNN
Framework nền tảng quan trọng cấu thành nên Tensorflow, Keras
Bí quyết điều chỉnh để cải thiện hiệu suất của mô hình phân loại CNN
Hiện thực hóa phân loại ảnh bằng CNN
Các kỹ thuật Augmentation hình ảnh đa dạng và các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình sử dụng chúng
Cơ chế chi tiết của Keras ImageDataGenerator và Sequence
Kỹ thuật tiền xử lý (Preprocessing) dữ liệu ảnh cho CNN học sâu
Các mô hình CNN cốt lõi như AlexNet, VGGNet, Inception, ResNet
Áp dụng các mô hình mới nhất như Xception và EfficientNet
Tìm hiểu và áp dụng học tập tinh chỉnh (Fine Tuning) mô hình Pretrained
Các phương án cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật Learning Rate Scheduler đa dạng
Các phương pháp phát triển Deep Learning thực tế như tiền xử lý ảnh, xử lý dữ liệu, tạo mô hình, cải thiện hiệu suất tối ưu, đánh giá hiệu suất
Tại sao tôi tạo ra khóa học này 😚
Lĩnh vực học sâu phát triển nhanh nhất, CNN
Trong số các lĩnh vực sử dụng học sâu, lĩnh vực thị giác máy tính dựa trên học sâu CNN là lĩnh vực phát triển nhanh nhất và cũng thay đổi nhiều nhất. Do đó, để phát triển thành chuyên gia trong lĩnh vực thị giác máy tính dựa trên học sâu, việc có các kỹ năng triển khai thực tế và năng lực cốt lõi cho CNN là điều cần thiết. Với mục đích này, chúng tôi đã phát hành khóa học ' Deep Learning CNN Complete Guide - Fundamental Edition' . Và chúng tôi dự định phát hành ' Deep Learning CNN Complete Guide - Advanced Edition' với nhiều chủ đề nâng cao hơn trong tương lai.
Những gì bạn sẽ học được trong bài giảng này
'Deep Learning CNN Complete Guide - Fundamental' mới phát hành cung cấp lý thuyết và thực hành chuyên sâu về các yếu tố công nghệ cốt lõi của học sâu và CNN, cũng như nhiều kỹ thuật triển khai khác nhau để xây dựng các mô hình phân loại hình ảnh CNN và các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mô hình.Và bằng cách làm theo nhiều ví dụ thực tế, chúng tôi sẽ giúp bạn có được kỹ năng xử lý hình ảnh trước, tải dữ liệu, hiểu biết về khuôn khổ tf.keras, kiến trúc bên trong của mô hình CNN mới nhất và các phương pháp điều chỉnh hiệu suất mô hình có thể được sử dụng trong các tình huống thực tế, do đó giúp bạn phát triển thành chuyên gia về công nghệ CNN học sâu.
Bài giảng về học sâu trên CNN, kết thúc bằng bài giảng này.
Thông qua 130 bài giảng và 30 giờ giảng bài, chúng tôi sẽ trình bày sâu sắc mọi thứ bạn cần để hiểu CNN. Hãy xem một số nội dung và tài liệu bài giảng bên dưới.
Kiểm tra tài liệu bài giảng trước nhé 🙂
Các tính năng của khóa học này
1. Lý thuyết và thực hành chuyên sâu về các yếu tố công nghệ cốt lõi tạo nên học sâu và CNN.
Chúng tôi sẽ cài đặt kiến thức cơ bản cốt lõi về học sâu và CNN vào đầu bạn thông qua lý thuyết và thực hành chuyên sâu.
2. Hiểu được khuôn khổ cốt lõi tạo nên Tensorflow.Keras
Chúng tôi sẽ giúp bạn triển khai các ứng dụng CNN mạnh mẽ và linh hoạt hơn dựa trên Keras thông qua các giải thích chi tiết và thực hành thực tế về khuôn khổ cốt lõi tạo nên Tensorflow.Keras.
3. Từ xử lý hình ảnh trước đến điều chỉnh hiệu suất mô hình CNN tối ưu! Tối đa hóa các kỹ năng thực tế của bạn bằng cách tìm hiểu cách triển khai các mô hình phân loại hình ảnh thông qua nhiều ví dụ thực tế khác nhau.
Để trở thành chuyên gia về thị giác máy tính dựa trên học sâu, bạn cũng phải nắm vững các công nghệ cơ bản để xử lý hình ảnh. Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về các công nghệ dựa trên xử lý hình ảnh để triển khai các mô hình phân biệt hình ảnh học sâu , bao gồm các phương pháp xử lý trước hình ảnh, sắp xếp và đặc điểm hình ảnh, sử dụng thư viện hình ảnh và các kỹ thuật tăng cường bằng các công cụ chuyên dụng như Albumentations.
Bạn sẽ học khả năng triển khai tự do các mô hình phân loại hình ảnh CNN thông qua nhiều tập dữ liệu và các vấn đề thực tế khó, cũng như các kỹ thuật điều chỉnh hiệu suất tối ưu cho các mô hình phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng các mô hình mới nhất như Augmentation, Learning Rate Optimization và EfficientNet .
4. Chúng tôi cung cấp các giải thích chi tiết về các mô hình CNN cốt lõi đã trở thành nền tảng quan trọng cho sự phát triển của CNN hiện đại ở cấp độ mã nguồn.
Để sử dụng CNN cho các ứng dụng ngoài mô hình phân loại hình ảnh, điều quan trọng là phải hiểu các mô hình CNN hiện đại đã phát triển như thế nào và công nghệ cốt lõi của chúng là gì. Để đạt được mục đích này , chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về kiến trúc và đặc điểm của các mô hình CNN cốt lõi quan trọng như AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception) và ResNet, cũng như việc triển khai các mô hình này ở cấp độ mã nguồn.
Hướng dẫn về Môi trường Thực hành
Môi trường thực hành được thực hiện bằng cách sử dụng kernel sổ tay do Kaggle cung cấp. Sau khi đăng ký Kaggle, bạn có thể sử dụng môi trường Jupyter Notebook tương tự như Colab bằng cách chọn menu Code.
Hạt nhân Kaggle Notebook cung cấp GPU P-100 VM miễn phí. Ngoài ra, giao diện người dùng đẹp mắt và dễ dàng tích hợp với nhiều dữ liệu khác nhau của Kaggle giúp việc thực hành trở nên rất thuận tiện. Mã thực hành được viết dựa trên tf.keras trong Tensorflow 2.4. Để biết mô tả chi tiết hơn về môi trường thực hành, vui lòng tham khảo video giới thiệu về môi trường thực hành trong Phiên 0.
Có thể tải xuống tài liệu bài giảng và mã thực hành từ 'Phần 0: Giới thiệu bài giảng' và 'Tải xuống tài liệu bài giảng và mã thực hành' trong phần Giới thiệu về môi trường thực hành.
Bởi vì tôi biết nỗ lực của bạn có giá trị như thế nào.
Bạn không thể trở thành chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực nào nếu không chăm chỉ làm việc. Không, nếu bạn trở thành chuyên gia mà không cần nỗ lực thì bạn không phải là chuyên gia. Bởi vì chúng tôi biết rằng bạn có mong muốn mãnh liệt muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực học sâu và bởi vì chúng tôi hiểu giá trị của công sức bạn bỏ ra, chúng tôi đã dồn hết tâm huyết vào việc tạo ra khóa học Hướng dẫn đầy đủ về học sâu trên CNN để ngay cả thời gian nhỏ bạn đầu tư vào việc học học sâu cũng sẽ không bị lãng phí.
Khóa học này sẽ đóng vai trò là bước đệm giá trị giúp bạn trở thành chuyên gia học sâu.
Một bài giảng sẽ hữu ích nếu bạn học trước ✨
Kwon Chul-min, người chia sẻ kiến thức, loạt bài giảng về 'Học máy'
Tôi chưa xem hết nhưng tôi sẽ để lại nhận xét trước...
[công lao]
1. Khi bắt đầu hãy tóm tắt thật kỹ kiến thức của người chơi.
2. Tên khóa học là CNN nhưng không giới hạn ở CNN và dạy chi tiết các kiến thức cơ bản về deep learning (SGD, Backprop, v.v.) nên sau này có ứng dụng khó hơn cũng có thể hiểu được.
3. Quá trình xử lý trước hình ảnh cũng rất chi tiết, do đó, ngay cả những người không có kỹ năng thị giác cơ bản cũng có thể vượt qua thử thách (Tôi cũng khuyên bạn nên nghe bài giảng về thị giác của người hướng dẫn Kwon Cheol-min)
4. Giải thích chi tiết không chỉ về phân loại hình ảnh CNN đơn giản mà còn cả cách CNN đang phát triển gần đây.
5. Bài giảng có nhiều hình ảnh, dễ hiểu.
[Điểm đáng thất vọng]
1. Tuy là bài giảng dựa trên tf nhưng đuốc cũng là... haha
[Đánh giá tổng thể]
5 điểm. Những người mới tìm hiểu sâu về lĩnh vực hình ảnh chắc chắn nên nghe, và những người mới bắt đầu học sâu cũng nên nghe vì những kiến thức cơ bản về deep learning đã được giải thích chi tiết. Thành thật mà nói, bản thân CNN ngày nay không chỉ được sử dụng cho hình ảnh mà còn được sử dụng cho NLP và mô hình dự đoán, vì vậy bạn nên hiểu sâu về CNN và tận dụng nó.
Xin chào, tôi hiện đang là sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Không nói dối đâu, bài giảng bám sát giáo trình trình độ đại học... Tôi cảm thấy độ khó khoảng 90%(?) trình độ đại học. Nó không sâu như trình độ thạc sĩ, nhưng bạn hoàn toàn có thể bao quát được mọi thứ. từ người mới bắt đầu đến trình độ trung cấp cao hơn với bài giảng này. Và bất kể mức độ khó khăn thế nào, các lớp học ở trường chỉ kết thúc bằng việc đọc PPT, nhưng bài giảng này rất hay vì tôi có thể theo sát từng dòng mã. Đôi khi, ở một số khu vực, nó thực sự giống như 'hả?! Đi sâu thế này!?' Tôi rất ngạc nhiên khi bạn giải thích nó đến mức tôi muốn. (Tôi rất ngạc nhiên khi các điểm và lời giải thích gần giống với giáo sư.)
Điều đáng thất vọng là nó chưa bao gồm các lĩnh vực như Transformer và Chú ý, những lĩnh vực đỉnh cao của học máy hiện đại. Nếu bài giảng này được trình bày, có vẻ như Giáo sư Kwon Cheol-min sẽ trở thành người đi đầu trong lĩnh vực giáo dục máy học tư nhân ở Hàn Quốc. Đây là mức độ hài lòng cao nhất trong số các bài giảng tôi mua bằng tiền túi của mình tại Infrun.
Khi thực hiện đồ án, tôi nghĩ mình đã có hiểu biết chung về deep learning, nhưng nhờ bài giảng này, tôi cảm thấy như mình đã làm việc chăm chỉ suốt thời gian qua. Tôi tiếp tục nghe nó bất cứ khi nào tôi có thời gian rảnh trong ngày. Nó rất hữu ích và tôi muốn tham gia khóa học chuyên sâu khi nó ra mắt trong tương lai.
Tôi đã xem được khoảng một nửa rồi... Có luôn những bài giảng nâng cao không? Tôi đang chóng mặt nên hãy làm nó trước khi tôi có thể nghe 100%. Tôi nóng lòng muốn nghe nó.
Nếu bạn đã từng học sâu dù chỉ một chút về lĩnh vực CNN, bạn có thể nghĩ rằng mình biết nó vì đây là một lĩnh vực còn khá mới, nhưng lại khó có thể đáp ứng một cách linh hoạt vì bạn không biết nguyên lý và cách sử dụng nó. .
Bất cứ khi nào công ty cần thứ gì đó, công ty sẽ đi loanh quanh tìm kiếm GitHub hoặc vội vàng kết hợp các chức năng cần thiết vào thời điểm đó mà không biết nhiều về nguyên tắc.
Khi đang làm việc song song với công việc khác, tôi đã trì hoãn việc nghĩ rằng một ngày nào đó tôi sẽ nghiên cứu tensorflow2.4, keras và kaggle, nhưng khi tham gia bài giảng cuối cùng, tôi đã áp dụng thành công tính năng phát hiện đối tượng vào chuyển động của robot và công ty đã thuê một chuyên gia(?) Vì nhớ lại việc được CNN công nhận nên tôi đang tham gia một khóa học để tổ chức lại CNN và tìm hiểu sâu hơn.
Thời lượng học không ít nhưng cũng không phải là điều xấu vì mã nguồn được giải thích chi tiết nên tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu đọc lướt toàn bộ và đánh dấu riêng, sau đó chỉ nghe chi tiết hơn từng phần. Tôi cần.
-------------------------------------------------- -------
Tôi để lại điều này như một phần bổ sung cho bài đánh giá tôi đã để lại trước đó.
Tôi đã thực hiện các nhiệm vụ khác ở công ty, nhưng khi bộ phận thị giác máy tính được thành lập trở lại, tôi đã bướng bỉnh ngay từ đầu trong nỗ lực xây dựng lại.
Nghe lại, tôi cảm thấy mình đã hiểu rõ hơn những phần mà trước đây tôi đã bỏ qua.
Đây không phải là bài giảng mà bạn chỉ có thể nghe và đọc hết một lần.
Tôi đánh giá cao nó một lần nữa.