[TensorFlow 2] Chinh phục hoàn toàn deep learning Python - Các kỹ thuật mới nhất của GAN, BERT, RNN, CNN Khóa học

Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn khóa học miễn phí! 'Tăng độ chính xác của mô hình lên hơn 99%' và ba thứ khác

Xin chào Nomad người sáng tạo học sinh mọi người !

của bạn Để tham dự lớp học giúp đỡ Để đưa nó cho bạn luôn luôn cố gắng du mục Tôi là một người sáng tạo .

Cách đây một thời gian [OpenCV] Python học sâu Xử lý hình ảnh Dự Án 2 - Táo Xấu 'Tìm nó đi !' quá trình phát hành và hứa Cậu đưa nó cho tôi phải không ?

Đầu tiên Chỉ thở dài nghỉ ngơi học sinh Mọi người thú vị nội dung Trong một bài giảng đặc biệt Bằng cách làm cho nó Tôi sẽ cập nhật nó .

Greer Bao nhiêu đếm cây trứng bài giảng đặc biệt cập nhật Sẵn sàng .

đầu tiên , tất cả sinh viên Bạn có thể nghe thấy nó con số ' [ Bài giảng sang trọng Tìm nó và đi đến ‘ Tensorflow in Colab’ . lần này bài giảng Trong khi YOLO tùy chỉnh hơn hơn trên máy tính của tôi làm con số Không có cái nào cả . Và nhiều Mọi người Để học sâu, bạn cần có GPU. Tốt thiết bị Tôi có nên mua nó không? Bạn đã hỏi . Vì thế Nhận GPU hoặc TPU miễn phí có sẵn con số hiện tại Google Colab đã sử dụng nội dung giới thiệu Đây là một bài giảng Tenorflow Youtube của kênh hàng xa xỉ bài giảng tiếng anh Tôi là bình luận giải thích bổ sung Đây là nội dung . bài giảng dữ liệu Tôi đang tải nó xuống Của tôi Cổng thông tin kiến thức Tại Creapple (www.creapple.com) mọi người đó miễn phí Tham gia khóa học con số Bởi vì một lần Nghe . Cảm ơn Colab jeon Bây giờ không có GPU Tôi mua nó ~~.

hai Thứ hai là ‘ Độ chính xác của mô hình trên 99%’ Đây là một bài giảng đặc biệt có tên là 'Nâng cao'. Bài giảng này là ' [ Raspberry Pi ] Thị giác máy tính học sâu IoT trong thực tế Mẫu chữ viết tay của MNIST bắt đầu từ câu hỏi của học viên trong khóa học 'Dự án', 'Tại sao 7 không thể gọi là 7?' Tất nhiên, có nhiều yếu tố khác nhau như xử lý ngoại lệ chương trình và dữ liệu thô MNIST cũng như độ chính xác của mô hình, nhưng vì mô hình Mạng Nueral hiện tại rất dễ học nên tôi đã tạo nội dung để cấu hình lại mô hình Mạng Nueral để tăng độ chính xác lên 99,38% .

' Độ chính xác của mô hình trên 99% Bài giảng đặc biệt mang tên 'Nâng tầm trình độ' đã được cập nhật miễn phí trong các bài giảng liên quan bên dưới. Tìm hiểu nội dung thú vị và hữu ích. Đối với những người đã hoàn thành khóa học, bạn vẫn chưa hoàn thành!

[ Raspberry Pi ] Tầm nhìn máy tính học sâu IoT trong thực tế dự án
[ Di động ] Deep Learning Thị giác máy tính trong thực tế dự án
[ TensorFlow 2] Python học sâu Cuộc chinh phục hoàn chỉnh - Kỹ thuật mới nhất của GAN, BERT, RNN, CNN
[ TensorFlow 2] Python học máy Chinh Phục Hoàn Thành - Marathon ghi lại dự đoán dự án
Keras , trí tuệ nhân tạo ngôn ngữ chung chinh phục hoàn toàn

Thứ ba là ‘ [OpenCV] Python, được mọi người yêu thích ngày nay. học sâu Xử lý hình ảnh Dự án - Son Heung-min 'Tìm nó đi !' và '[OpenCV] Python học sâu Xử lý hình ảnh Dự Án 2 - Táo Xấu 'Tìm nó đi !' bài giảng vì Đây là nội dung . cái này loạt tạo nên mọi Bạn đã xem phần 1 và 2 cùng nhau Không tham gia khóa học sẽ không thủ đô Sẽ có nghĩ tôi đã làm nó Vì thế một phẳng Bạn thấy đấy Mọi người anh em ruột bài giảng thân hình Ngay cả khi bạn không cần phải Khá thùng chứa to lớn đưa ra quyết định tôi đã làm nó mỗi từng cái một Đơn vị ( phần ) Trong một bài giảng đặc biệt với nhau Định kỳ tôi đã làm nó

Anh em '[OpenCV] Python học sâu Xử lý hình ảnh Dự án - Son Heung-min 'Tìm nó đi !' Bài giảng là Nhận dạng khuôn mặt tăng cường Tham khảo phần ‘Cột mốc khuôn mặt và Căn chỉnh’ trong nội dung. Tôi đã nhận được nó .
Em trai '[OpenCV] Python học sâu Xử lý hình ảnh Dự Án 2 - Táo Xấu 'Tìm nó đi !' Bài giảng là Gửi anh trai tôi , hình ảnh và video YOLO sự đối đãi vân vân. Những điều cơ bản Nam diễn viên hát ‘YOLO ’ đã sử dụng đồ vật Tham khảo phần 'Nhận dạng (Phát hiện đối tượng)' . Tôi đã nhận nó như một món quà .

Vì thế hai bài giảng lắng nghe người đó Như một phần thưởng một đơn vị hơn Bạn có thể nghe thấy nó con số có . đã Bạn đã tham gia khóa học Bạn cũng vậy bài giảng Nếu bạn đi vào Bài giảng đặc biệt bao gồm có .

Trong tương lai cũng vậy hơn Tốt nội dung Bằng cách làm cho nó chia sẻ du mục Người sáng tạo Nó sẽ ổn thôi .

Cảm ơn .