강의

멘토링

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Computer Vision

Công nghệ học sâu và nhận dạng đối tượng mới nhất

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.

(4.5) 11 đánh giá

214 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • dlbro
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.5

5.0

큰돌

100% đã tham gia

Bài giảng tuyệt vời nhất

5.0

황정호

31% đã tham gia

Cảm ơn

5.0

pigpapa

31% đã tham gia

Tuyệt.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • 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 thời gian thực
Tất cả các phiên bản của YOLO cùng một lúc! 🗂️

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 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.

Tính năng bài giảng ✨

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


Mô hình YOLO là gì? 🤔

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 .


Bạn sẽ học được gì 📚

  1. Giới thiệu về số liệu đánh giá và nhận dạng đối tượng
  2. YOLOv1
  3. YOLOv2
  4. YOLOv3
  5. YOLOv4
  6. YOLOv6
  7. Thực hành YOLOv6
  8. Làm thế nào để trở thành chuyên gia (Cách đọc bài báo)

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬

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.


Tại sao lại là Học sâu? ✒️

Dựa trên kiến thức về toán học/phân tích dữ liệu , kinh nghiệm với nhiều dự án học sâu/học máysự nghiệp là kỹ sư nghiên cứu, tôi sẽ chỉ ra nội dung bạn phải học.

  • Nhiều bài báo và bài thuyết trình SCI(E) tại các hội nghị quốc tế
  • Nhiều trường đại học tư vấn về trí tuệ nhân tạo
  • Tác giả của "Giới thiệu về PyTorch cho Học sâu" (được chọn là Sách Xuất sắc về Học thuật của Sejong Books năm 2022)

Khuyến nghị cho
những người này

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

Xin chào
Đây là

5,126

Học viên

404

Đánh giá

261

Trả lời

4.7

Xếp hạng

7

Các khóa học

Xin chào.

Tôi là Deep Learning Ho-hyung, hiện đang vận hành kênh YouTube về Deep Learning và Machine Learning.

Tôi tốt nghiệp chuyên ngành Toán học/Phân tích dữ liệu và đã hoàn thành cũng như đang thực hiện nhiều dự án Deep Learning.

Tôi có kiến thức để chia sẻ với các bạn về các nội dung trí tuệ nhân tạo như học máy, học máy nâng cao, học sâu, lý thuyết tối ưu hóa, học tăng cường, cho đến các nội dung toán học như đại số tuyến tính, vi tích phân, xác suất và thống kê, giải tích, giải tích số.

Rất vui được gặp tất cả các bạn!

* Lịch sử liên quan

Hiện tại) Có nhiều bài báo SCI(E) và báo cáo tại các hội thảo quốc tế

Hiện tại) Đang là cố vấn cho nhiều trường đại học về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Cựu Nghiên cứu viên chính tại doanh nghiệp K - Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới

Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book)

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 bởi Sejong Books).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Chương trình giảng dạy

Tất cả

35 bài giảng ∙ (4giờ 49phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

11 đánh giá

4.5

11 đánh giá

  • paulmoon008308님의 프로필 이미지
    paulmoon008308

    Đánh giá 111

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    20% đã tham gia

    • favor1192356님의 프로필 이미지
      favor1192356

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      31% đã tham gia

      • kundol님의 프로필 이미지
        kundol

        Đánh giá 13

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Bài giảng tuyệt vời nhất

        • dlbro
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn rất nhiều vì những đánh giá!

      • toogood4152님의 프로필 이미지
        toogood4152

        Đánh giá 10

        Đánh giá trung bình 4.1

        5

        97% đã tham gia

        • nzell839515님의 프로필 이미지
          nzell839515

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 4.5

          4

          100% đã tham gia

          Nếu bạn mới bắt đầu làm quen với YOLO thì đây là bài giảng lý thuyết đáng xem ít nhất một lần. Hầu hết chúng là những khái niệm toán học. Bạn có thể nghĩ rằng không có thực hành.

          • dlbro
            Giảng viên

            Cảm ơn bạn đã đánh giá của bạn!

        2.263.032 ₫

        Khóa học khác của dlbro

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!