Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Programming

/

etc. (Programming)

Hiểu PyTorch trong một lần qua code_Phiên bản dự án

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

12 học viên đang tham gia khóa học này

  • onepm
파이토치
인공지능
Deep Learning(DL)
AI

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • PyTorch

  • Học sâu

  • Dự án thực chiến Deep Learning

'Hiểu về PyTorch trong One Shot với Code_Project Edition' triển khai các dự án học sâu thực tế bằng cách sử dụng dữ liệu hình ảnh, video và ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời tập trung vào việc hiểu trực quan cấu trúc và luồng của các mô hình thông qua việc học tập tập trung vào mã hơn là lý thuyết.


🔍 Các thành phần cốt lõi của chương trình giảng dạy

🖼 Học sâu hình ảnh - Nhanh hơn R-CNN, YOLOv8

  • Chúng tôi sẽ thực hành học sâu dựa trên hình ảnh bằng cách sử dụng hai mô hình phát hiện đối tượng tiêu biểu: Faster R-CNNYOLOv8 .

  • Chúng tôi theo dõi toàn bộ quy trình của dự án, từ xử lý dữ liệu hình ảnh, phân tích đầu vào cho đến suy luận dựa trên trọng số.

🎞 Video Học sâu - Phân loại hành động

  • Để đạt được phân loại hành động , chúng tôi thiết kế một mô hình bằng cách xây dựng một mô hình xương sống phù hợp với dữ liệu hình ảnh và kết nối một đầu phân loại.

  • So với suy luận hình ảnh đơn lẻ, chúng tôi tạo ra một lớp tập dữ liệu tùy chỉnh phù hợp với cấu trúc dữ liệu của 'dữ liệu hình ảnh'.

  • Chúng tôi bao gồm mọi thứ, từ khám phá các tập dữ liệu video nguồn mở cho đến đào tạo và suy luận.

🌐 Thu thập và trực quan hóa dữ liệu dựa trên thu thập dữ liệu web

  • Chúng ta sẽ thực hành xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng tiếng Anh và tiếng Hàn.

  • Thu thập dữ liệu văn bản bằng cách xây dựng trình thu thập thông tin web của riêng bạn dựa trên màn hình nhà phát triển.

  • Sau khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu thu thập được sẽ được trực quan hóa thành đám mây từ ngữ cho tiếng Hàn .

🧠 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tinh chỉnh

  • Tìm hiểu phần giới thiệu về cách cải thiện hiệu suất của mô hình ngôn ngữ.

  • Chúng ta hãy xem xét các phần API của Hugging Face và sử dụng các lớp thích hợp để xử lý mô hình ngôn ngữ.

  • Chúng tôi sẽ tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước của Hugging Face để hoàn thiện mô hình NLP tùy chỉnh .


Sử dụng dữ liệu hình ảnh tổng hợp bằng miệng

Chúng ta hãy tiến hành dự án Phát hiện đối tượng trong các lỗ sâu.

Sau khi tìm hiểu các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên,

Một ngữ liệu được tạo trực tiếp thông qua quá trình thu thập dữ liệu

Chúng ta sẽ thực hành tạo đám mây từ.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Ai đã chán ví dụ MNIST của PyTorch

  • Bạn đang không biết bắt đầu dự án Deep Learning thực chiến từ đâu?

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

  • Học sâu cơ bản

  • PyTorch

Xin chào
Đây là

205

Học viên

6

Đánh giá

4

Trả lời

4.0

Xếp hạng

5

Các khóa học

주식회사 한시경은 인공지능 융합 웹/앱 개발, 로봇개발 회사이며, AI 빅데이터 융합 취창업교육 컨설팅 기업입니다. 빅데이터, 인공지능 관련 교육사업은 프론트엔드 개발, 백엔드 개발, 풀스택 개발, AI 융합 개발 등을 KOSA, 멀티캠퍼스 등에서 강의를 진행하고 있습니다.

https://youtu.be/wBqtTRyEd3I?si=qS9c8TdFAZq_qHLF

Chương trình giảng dạy

Tất cả

26 bài giảng ∙ (7giờ 16phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

1.164.107 ₫

Khóa học khác của onepm

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!