[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Thông qua khóa học này, học viên sẽ có thể nhận biết lĩnh vực Hiểu video về thị giác máy tính của trí tuệ nhân tạo và đào tạo, đánh giá và kiểm tra các mô hình trong lĩnh vực Phát hiện sự kiện. Và bằng cách cải thiện cấu trúc mạng hiện có, bạn có thể cải thiện hiệu suất của mô hình và tận hưởng 'nghiên cứu trí tuệ nhân tạo';

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất. - Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch - Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation) - Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.) - Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu - Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR - Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Khi bạn tải hình ảnh lên, Opencv sẽ xử lý hình ảnh đó để tạo một ứng dụng web phát hiện khuôn mặt.

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phát hiện cháy thời gian thực dùng Next.js, YOLOv11, FastAPI.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.