Việc triển khai luận án học sâu được học thông qua triển khai U-Net với TensorFlow 2.0 - Phân tích hình ảnh y tế học sâu
Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận văn deep learning bằng cách triển khai luận án U-Net từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.
Tôi thực sự thích nó vì bạn giải thích mọi thứ một cách chi tiết và chỉ cho tôi cách diễn giải bài báo!
5.0
이현희
100% đã tham gia
Thật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi thứ một cách bình tĩnh và từng bước một! tôi khuyên bạn nên nó
5.0
김종민
100% đã tham gia
Tôi nghĩ tôi sẽ hiểu nó tốt hơn nếu bạn giải thích nó cạnh nhau với tờ giấy và mã.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Cách đọc tài liệu deep learning
Làm thế nào để thực hiện một luận án học sâu
Hiểu biết chi tiết về cấu trúc mô hình U-Net
Kiến thức cơ bản về miền vấn đề Phân đoạn hình ảnh theo ngữ nghĩa
Cách viết mã bằng TensorFlow 2.0
Một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà nghiên cứu học sâu: khả năng triển khai các bài báo nghiên cứu mới nhất! Học với việc triển khai U-Net 😀
Triển khai các bài báo mới nhất với U-Net!
Nhiều công ty, khi tuyển dụng các nhà nghiên cứu học sâu, coi trọng kinh nghiệm triển khai các bài báo nghiên cứu tiên tiến . Hãy tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc triển khai bài báo U-Net (U-Net: Mạng tích chập để phân đoạn hình ảnh y sinh) và tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc triển khai các bài báo nghiên cứu tiên tiến .
Hiểu cấu trúc với bài báo U-Net + triển khai trực tiếp với TensorFlow 2.0!
Sau khi cùng nhau đọc bài báo về U-Net và hiểu đầy đủ về cấu trúc của U-Net✍️, Hãy cùng tự triển khai U-Net bằng TensorFlow 2.0.👨🏻💻
Chúng ta sẽ đọc bài báo U-Net (U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) và triển khai mô hình U-Net từ đầu bằng TensorFlow 2.0 . Chúng ta cũng sẽ sử dụng mô hình U-Net đã triển khai để tạo mô hình phân đoạn ảnh y tế (ISBI-2012).
✅ Bài giảng của người chơi
👋 Khóa học này yêu cầu bạn phải có kiến thức nền tảng về TensorFlow 2.0 và các nguyên tắc cơ bản của học sâu. Vui lòng học các khóa học sau trước hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này .