실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
딥러닝호형
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
Beginner
딥러닝, 인공신경망, 머신러닝
Đây là bài giảng nơi bạn có thể học từ mô hình YOLO ban đầu, mô hình nhận dạng đối tượng theo thời gian thực, cho đến mô hình mới nhất. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu các công nghệ deep learning khác nhau cùng với nhận dạng đối tượng.
207 học viên

Các mô hình nhận dạng đối tượng tiên tiến
Nhiều công nghệ học sâu khác nhau
Với phiên bản mới nhất, YOLOv6
Tìm hiểu các mô hình nhận dạng đối tượng và học sâu 🔥
Mô hình nhận dạng đối tượng là một chủ đề phổ biến, nằm trong số năm từ khóa hàng đầu trong lĩnh vực thị giác máy tính. Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các mô hình nhận dạng đối tượng bằng cách sử dụng mô hình mới nhất, YOLOv6. Các mô hình nhận dạng đối tượng được phát triển bằng cách chủ động ứng dụng các kỹ thuật học sâu mới nhất. Do đó, khi học nhận dạng đối tượng, bạn cũng sẽ được tiếp xúc với nhiều kỹ thuật học sâu khác nhau . (Tất cả tài liệu bài giảng đều được cung cấp.)
Khóa học này yêu cầu kiến thức cơ bản về học sâu và được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về nhận dạng đối tượng. Mục tiêu là mở rộng hiểu biết của bạn về các mô hình nhận dạng đối tượng và kiến thức học sâu . Do đó, bên cạnh việc tập trung vào nhận dạng đối tượng, tôi cũng sẽ giới thiệu một loạt các kỹ thuật học sâu.
1️⃣
Mô hình nhận dạng đối tượng thời gian thực
YOLOv1 đến v6
Bao gồm bài giảng tất cả trong một
2️⃣
Nhận dạng đối tượng, mạng nơ-ron nhân tạo,
Kỹ thuật chuẩn hóa, v.v.
Bao gồm nhiều công nghệ học sâu khác nhau
3️⃣
Cho đến năm 2022
42 bài báo và
Xem Báo cáo AI Phần 1
YOLO là một trong những mô hình tốt nhất cho nhận dạng đối tượng thời gian thực . Mô hình mới nhất, YOLOv6 (2022), tự hào có tốc độ xử lý hình ảnh cực cao và trọng lượng nhẹ, phù hợp cho các ứng dụng công nghiệp thực tế .
H. Tôi có thể hiểu được các mô hình nhận dạng đối tượng chỉ với kiến thức cơ bản về học sâu không?
Khóa học này được thiết kế dành cho những người đã có kiến thức cơ bản về học sâu. Mặc dù có vẻ khó khăn, nhưng đây là một nguồn tài nguyên quý giá để mở rộng hiểu biết của bạn. Độ khó của khóa học đã được điều chỉnh để tối đa hóa khả năng hiểu.
H. Tại sao tôi nên học nhận dạng vật thể?
Các mô hình nhận dạng đối tượng đang được phát triển bằng cách chủ động tận dụng các công nghệ xử lý hình ảnh mới nhất, cho phép bạn học nhiều kỹ thuật cùng lúc, biến chúng thành một lĩnh vực giá trị để mở rộng kiến thức về học sâu. Do đó, nếu bạn quan tâm đến học sâu, khóa học này chắc chắn sẽ rất hữu ích. Hơn nữa, đây là một công nghệ cực kỳ linh hoạt.
H. Bạn sử dụng chương trình nào?
Khóa đào tạo YOLOv6 được thực hiện trên Google Colaboratory, không yêu cầu cài đặt riêng. Cần có tài khoản Google miễn phí, và việc không sử dụng Colaboratory có thể dẫn đến sự cố trong quá trình đào tạo.
Dựa trên kiến thức về toán học/phân tích dữ liệu , kinh nghiệm với nhiều dự án học sâu/học máy và sự nghiệp là kỹ sư nghiên cứu, tôi sẽ chỉ ra nội dung bạn phải học.
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn học nhanh nhận dạng đối tượng
Những người muốn tiếp thu nhiều kiến thức deep learning khác nhau
Những người chuẩn bị học cao học liên quan đến trí tuệ nhân tạo
Cần biết trước khi bắt đầu?
Hiểu các khái niệm deep learning dẫn đến trí tuệ nhân tạo thực tế
5,040
Học viên
382
Đánh giá
261
Trả lời
4.7
Xếp hạng
7
Các khóa học
안녕하세요.
딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.
머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다.
모두 만나서 반갑습니다!
* 관련 이력
현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수
현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수
전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용
"딥러닝을 위한 파이토치 입문" 저서 (세종도서 학술부문 2022 우수도서로 선정)
Tất cả
35 bài giảng ∙ (4giờ 49phút)
Tài liệu khóa học:
8. Thuật toán NMS
06:53
Tất cả
10 đánh giá
4.5
10 đánh giá
2.299.673 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!