Dự án thực hành phân tích trực quan hóa dữ liệu Python

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

Khi học và giảng về trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu, tôi nghĩ rằng việc phát triển khả năng sử dụng nó trong thực tế là điều quan trọng cũng như việc xây dựng nền tảng lý thuyết là điều quan trọng.
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.
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

Trước tiên, bạn nên bắt đầu bằng việc tìm hiểu các kỹ thuật xử lý hình ảnh và 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 trong hình ảnh và video (Face, eye detect) 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.