Học JavaScript qua trò chơi

Xin chào Nomad  người sáng tạo  học sinh  mọi người !

của bạn  trong lớp  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 ] Thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT  Mẫu chữ viết tay của MNIST bắt đầu từ câu hỏi của học sinh 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 nhiều người yêu thích hiện 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 .