Keras chinh phục hoàn toàn ngôn ngữ chung của trí tuệ nhân tạo

Học máy học và học sâu
Làm thế nào để sử dụng nó trong thực tế?

Nếu deep learning có thể tìm thấy Son Heung-min trong video
Sẽ không vui sao? ⚽️🏃🏻

OpenCV và deep learning trong lĩnh vực thị giác máy tính
Tìm hiểu cách sử dụng nó và các ví dụ.

🗒 Giới thiệu bài giảng

Điều quan trọng không kém là củng cố nền tảng lý thuyết trong khi học và giảng về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu, tôi nghĩ việc phát triển các kỹ năng có thể sử dụng trong thực tế cũng quan trọng không kém.
Vì vậy, tôi đã chuẩn bị một dự án trong lĩnh vực Thị giác máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu.
Bằng cách sử dụng OpenCV, thư viện phần mềm xử lý hình ảnh và video tiêu biểu, dnn, mô-đun học sâu cũng như các kỹ thuật và mô-đun khác nhau,

Bài giảng được cấu trúc để bạn có thể học từng bước các nhiệm vụ thú vị cùng với lý thuyết.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ mơ ước được làm việc trong nhiều dự án học sâu về Thị giác Máy tính khác nhau.
Trong khi tạo khóa học, tôi cũng có ý tưởng tạo ra nhiều ý tưởng khác nhau như phát hiện xâm nhập, ngăn chặn tình trạng buồn ngủ, nhận dạng số hoặc văn bản, nhận dạng cảm xúc cũng như nhận dạng độ tuổi và giới tính .

🌈 Giới thiệu dự án

Đầu tiên bạn nên tìm hiểu về kỹ thuật xử lý hình ảnh, video phải không?
Trước khi sử dụng deep learning một cách nghiêm túc, chúng ta sẽ tìm hiểu từng bước các kỹ thuật cốt lõi của OpenCV .

Bây giờ, chúng ta thử nhận diện khuôn mặt và mắt (Face, eye detect) trong hình ảnh và video nhé?
OpenCV, Haar và deep learning sẽ giúp ích cho chúng ta.

Công nghệ ComputerVison mới nhất nhận dạng con người (Nhận dạng khuôn mặt) trong hình ảnh và video.
Tìm hiểu và sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt xuất hiện trong phim và tin tức.

Nó không chỉ nhận diện khuôn mặt (Nhận dạng khuôn mặt) mà còn có thể tìm thấy nhiều đối tượng khác nhau (Nhận dạng đối tượng).
YOLO và những người bạn của nó tìm thấy đối tượng mong muốn trong hình ảnh và video.