BEST

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

Name: Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras
Price: 110000 KRW

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, cùng với bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ Deep Learning CNN, hãy tham gia khóa học này :)

(4.9) 116 đánh giá

2,098 học viên

dooleyz3525

Deep Learning(DL)

CNN

Tensorflow

Keras

Kaggle

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Các yếu tố công nghệ cốt lõi cấu thành nên Deep Learning, CNN
Framework nền tảng quan trọng cấu thành nên Tensorflow, Keras
Bí quyết điều chỉnh để cải thiện hiệu suất của mô hình phân loại CNN
Hiện thực hóa phân loại ảnh bằng CNN
Các kỹ thuật Augmentation hình ảnh đa dạng và các kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình sử dụng chúng
Cơ chế chi tiết của Keras ImageDataGenerator và Sequence
Kỹ thuật tiền xử lý (Preprocessing) dữ liệu ảnh cho CNN học sâu
Các mô hình CNN cốt lõi như AlexNet, VGGNet, Inception, ResNet
Áp dụng các mô hình mới nhất như Xception và EfficientNet
Tìm hiểu và áp dụng học tập tinh chỉnh (Fine Tuning) mô hình Pretrained
Các phương án cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật Learning Rate Scheduler đa dạng
Các phương pháp phát triển Deep Learning thực tế như tiền xử lý ảnh, xử lý dữ liệu, tạo mô hình, cải thiện hiệu suất tối ưu, đánh giá hiệu suất

Tại sao tôi tạo ra khóa học này 😚

Lĩnh vực học sâu phát triển nhanh nhất, CNN

Trong số các lĩnh vực sử dụng học sâu, lĩnh vực thị giác máy tính dựa trên học sâu CNN là lĩnh vực phát triển nhanh nhất và cũng thay đổi nhiều nhất. Do đó, để phát triển thành chuyên gia trong lĩnh vực thị giác máy tính dựa trên học sâu, việc có các kỹ năng triển khai thực tế và năng lực cốt lõi cho CNN là điều cần thiết. Với mục đích này, chúng tôi đã phát hành khóa học ' Deep Learning CNN Complete Guide - Fundamental Edition' . Và chúng tôi dự định phát hành ' Deep Learning CNN Complete Guide - Advanced Edition' với nhiều chủ đề nâng cao hơn trong tương lai.

Những gì bạn sẽ học được trong bài giảng này

'Deep Learning CNN Complete Guide - Fundamental' mới phát hành cung cấp lý thuyết và thực hành chuyên sâu về các yếu tố công nghệ cốt lõi của học sâu và CNN, cũng như nhiều kỹ thuật triển khai khác nhau để xây dựng các mô hình phân loại hình ảnh CNN và các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Và bằng cách làm theo nhiều ví dụ thực tế, chúng tôi sẽ giúp bạn có được kỹ năng xử lý hình ảnh trước, tải dữ liệu, hiểu biết về khuôn khổ tf.keras, kiến trúc bên trong của mô hình CNN mới nhất và các phương pháp điều chỉnh hiệu suất mô hình có thể được sử dụng trong các tình huống thực tế, do đó giúp bạn phát triển thành chuyên gia về công nghệ CNN học sâu.

Bài giảng về học sâu trên CNN, kết thúc bằng bài giảng này.

Thông qua 130 bài giảng và 30 giờ giảng bài, chúng tôi sẽ trình bày sâu sắc mọi thứ bạn cần để hiểu CNN.
Hãy xem một số nội dung và tài liệu bài giảng bên dưới.

권 철민, 딥러닝 CNN 완벽 가이드

Kiểm tra tài liệu bài giảng trước nhé 🙂

Các tính năng của khóa học này

1. Lý thuyết và thực hành chuyên sâu về các yếu tố công nghệ cốt lõi tạo nên học sâu và CNN.

Chúng tôi sẽ cài đặt kiến thức cơ bản cốt lõi về học sâu và CNN vào đầu bạn thông qua lý thuyết và thực hành chuyên sâu.

2. Hiểu được khuôn khổ cốt lõi tạo nên Tensorflow.Keras

Chúng tôi sẽ giúp bạn triển khai các ứng dụng CNN mạnh mẽ và linh hoạt hơn dựa trên Keras thông qua các giải thích chi tiết và thực hành thực tế về khuôn khổ cốt lõi tạo nên Tensorflow.Keras.

3. Từ xử lý hình ảnh trước đến điều chỉnh hiệu suất mô hình CNN tối ưu!
Tối đa hóa các kỹ năng thực tế của bạn bằng cách tìm hiểu cách triển khai các mô hình phân loại hình ảnh thông qua nhiều ví dụ thực tế khác nhau.

Để trở thành chuyên gia về thị giác máy tính dựa trên học sâu, bạn cũng phải nắm vững các công nghệ cơ bản để xử lý hình ảnh. Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về các công nghệ dựa trên xử lý hình ảnh để triển khai các mô hình phân biệt hình ảnh học sâu , bao gồm các phương pháp xử lý trước hình ảnh, sắp xếp và đặc điểm hình ảnh, sử dụng thư viện hình ảnh và các kỹ thuật tăng cường bằng các công cụ chuyên dụng như Albumentations.

Bạn sẽ học khả năng triển khai tự do các mô hình phân loại hình ảnh CNN thông qua nhiều tập dữ liệu và các vấn đề thực tế khó, cũng như các kỹ thuật điều chỉnh hiệu suất tối ưu cho các mô hình phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng các mô hình mới nhất như Augmentation, Learning Rate Optimization và EfficientNet .

4. Chúng tôi cung cấp các giải thích chi tiết về các mô hình CNN cốt lõi đã trở thành nền tảng quan trọng cho sự phát triển của CNN hiện đại ở cấp độ mã nguồn.

Để sử dụng CNN cho các ứng dụng ngoài mô hình phân loại hình ảnh, điều quan trọng là phải hiểu các mô hình CNN hiện đại đã phát triển như thế nào và công nghệ cốt lõi của chúng là gì. Để đạt được mục đích này , chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về kiến trúc và đặc điểm của các mô hình CNN cốt lõi quan trọng như AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception) và ResNet, cũng như việc triển khai các mô hình này ở cấp độ mã nguồn.

Hướng dẫn về Môi trường Thực hành

Môi trường thực hành được thực hiện bằng cách sử dụng kernel sổ tay do Kaggle cung cấp. Sau khi đăng ký Kaggle, bạn có thể sử dụng môi trường Jupyter Notebook tương tự như Colab bằng cách chọn menu Code.

Hạt nhân Kaggle Notebook cung cấp GPU P-100 VM miễn phí. Ngoài ra, giao diện người dùng đẹp mắt và dễ dàng tích hợp với nhiều dữ liệu khác nhau của Kaggle giúp việc thực hành trở nên rất thuận tiện. Mã thực hành được viết dựa trên tf.keras trong Tensorflow 2.4. Để biết mô tả chi tiết hơn về môi trường thực hành, vui lòng tham khảo video giới thiệu về môi trường thực hành trong Phiên 0.

Có thể tải xuống tài liệu bài giảng và mã thực hành từ 'Phần 0: Giới thiệu bài giảng' và 'Tải xuống tài liệu bài giảng và mã thực hành' trong phần Giới thiệu về môi trường thực hành.

Bởi vì tôi biết nỗ lực của bạn có giá trị như thế nào.

Bạn không thể trở thành chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực nào nếu không chăm chỉ làm việc. Không, nếu bạn trở thành chuyên gia mà không cần nỗ lực thì bạn không phải là chuyên gia. Bởi vì chúng tôi biết rằng bạn có mong muốn mãnh liệt muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực học sâu và bởi vì chúng tôi hiểu giá trị của công sức bạn bỏ ra, chúng tôi đã dồn hết tâm huyết vào việc tạo ra khóa học Hướng dẫn đầy đủ về học sâu trên CNN để ngay cả thời gian nhỏ bạn đầu tư vào việc học học sâu cũng sẽ không bị lãng phí.

Khóa học này sẽ đóng vai trò là bước đệm giá trị giúp bạn trở thành chuyên gia học sâu.

Một bài giảng sẽ hữu ích nếu bạn học trước ✨

Kwon Chul-min, người chia sẻ kiến thức, loạt bài giảng về 'Học máy'

1 Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning

Những người gặp được Inflearn

Hãy xem cuộc phỏng vấn của Kwon Chul-min! | Đi xem

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Dành cho những ai muốn nâng cao đáng kể năng lực cơ bản về Deep Learning và CNN
Những ai cần hiểu rõ về CNN
Những ai muốn sử dụng mô hình phân loại ảnh deep learning trong lĩnh vực thị giác máy tính
Những bạn chuẩn bị cho cuộc thi phân loại ảnh trên Kaggle hoặc Dacon
Những ai quan tâm đến việc học Deep Learning nói chung

Cần biết trước khi bắt đầu?

Cần có khả năng triển khai cơ bản Python và hiểu biết cơ bản về Numpy, Pandas.
Bạn cần có kiến thức cơ bản về máy học. (ví dụ: hiện tượng quá khớp, tại sao cần bộ dữ liệu học/kiểm chứng/kiểm tra, v.v.)

Xin chào
Đây là

26,052

Học viên

1,289

Đánh giá

3,968

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Chương trình giảng dạy

Tất cả

135 bài giảng ∙ (31giờ 39phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu khóa học và môi trường thực hành

3 bài giảng ∙ (18phút)

Phần 2. Tìm hiểu Deep Learning - Tổng quan và Gradient Descent

13 bài giảng ∙ (3giờ 11phút)

Phần 3. Hiểu cơ bản về Học sâu - Lan truyền ngược, Hàm kích hoạt, Hàm mất mát, Bộ tối ưu hóa

11 bài giảng ∙ (2giờ 53phút)

17. Tìm hiểu về Mạng nơ-ron sâu và Tổng quan về Lan truyền ngược (Backpropagation)
18:27
18. Hiểu Lan truyền ngược lỗi (Backpropagation) - Quy tắc chuỗi đạo hàm
23:31
19. Mạng nơ-ron sâu áp dụng chuỗi hàm hợp
06:00
20. Cơ chế áp dụng Gradient của Lan truyền ngược (Backpropagation) - 01
15:10
21. Cơ chế áp dụng Gradient của Lan truyền ngược lỗi (Backpropagation) - 02
10:13
22. Hiểu về hàm kích hoạt (Activation Function)
20:24
23. Ôn lại cơ chế học của mô hình deep learning với Tensorflow Playground
10:02
24. Hiểu về Hàm mất mát (Loss) và Chi tiết Cross Entropy - 01
16:40
25. Hiểu về Hàm mất mát (Loss) và Chi tiết Entropy chéo (Cross Entropy) - 02
16:34
26. Hiểu về Optimizer - Momentum, AdaGrad
21:01
27. Hiểu về Optimizer - RMSProp, Adam
15:17

Phần 4. Keras Framework

15 bài giảng ∙ (3giờ 18phút)

Phần 5. Hiểu CNN

12 bài giảng ∙ (2giờ 40phút)

Phần 6. Triển khai mô hình CNN và áp dụng kỹ thuật cơ bản cải thiện hiệu năng

13 bài giảng ∙ (2giờ 49phút)

Phần 7. Tìm hiểu về Tăng cường dữ liệu - Ứng dụng Keras ImageDataGenerator

7 bài giảng ∙ (1giờ 58phút)

Phần 8. Sử dụng mô hình CNN tiền huấn luyện và hiểu về cơ chế Keras Generator

10 bài giảng ∙ (2giờ 30phút)

Phần 9. Các kỹ thuật Augmentation với Albumentation và Keras Sequence

10 bài giảng ∙ (2giờ 33phút)

Phần 10. Mổ xẻ mô hình CNN nâng cao - AlexNet, VGGNet, GoogLeNet

12 bài giảng ∙ (2giờ 28phút)

Phần 11. Phân tích sâu các mô hình CNN nâng cao - Chi tiết về ResNet và Tổng quan về EfficientNet

8 bài giảng ∙ (1giờ 54phút)

Phần 12. Tinh chỉnh mô hình tiền huấn luyện và Áp dụng các Learning Rate Scheduler khác nhau

7 bài giảng ∙ (1giờ 30phút)

Phần 13. Bài thực hành tổng hợp 1 - Tối ưu hóa mô hình Nhận dạng 120 giống chó

8 bài giảng ∙ (2giờ 11phút)

Phần 14. Thực hành tổng hợp 2 - Cuộc thi Kaggle Plant Pathology (Chẩn đoán bệnh lá cây)

6 bài giảng ∙ (1giờ 22phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

116 đánh giá

4.9

116 đánh giá

kbj804941680
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
17% đã tham gia
I haven't seen everything, but here's a review of the course first.. [Advantages] 1. It organizes the prerequisite knowledge well at the beginning 2. The lecture name is CNN, but it is not limited to CNN, and it explains the basics of deep learning (SGD, Backprop, etc.) in detail, so it is easy to understand even if there are some difficult applications later 3. The image preprocessing is also detailed, so even those without basic vision skills can try it (I also recommend listening to Professor Kwon Cheol-min's vision lecture) 4. It is not just a simple CNN image classification, but also a detailed explanation of how CNN has developed recently 5. There are many pictures in the lecture materials for easy understanding [Disappointing points] 1. It is a TF-based lecture, but torch is also...ㅎㅎ [Overall] 5 points. Those who are new to deep learning in the image field should definitely listen to it, and those who are just new to deep learning should also listen to it because the basics of deep learning are explained in detail. CNN itself is honestly being used not only for images these days, but also for NLP and predictive modeling, so it is good to understand CNN deeply and utilize it.
dohoonkim
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
49% đã tham gia
Hello, I am currently studying artificial intelligence as a major. I will not lie, but the lectures are conducted according to the university level curriculum.... The difficulty level is about 90% of the university level(?). It is not as deep as a master's degree, but this lecture definitely covers everything from beginner to intermediate level. And apart from the difficulty level, school classes end with just reading PPTs, but this lecture was so good because I could follow the code line by line. Sometimes, in some areas, he explained at a level that made me think, 'Huh?! They go into this much depth!?' I was surprised. (I was surprised because the points and explanations that the professor made were almost the same.) The regrettable thing is that the parts that are the pinnacle of modern machine learning, such as transformers and attention, are not covered yet. If this lecture comes out, I think Professor Kwon Chul-min will almost become the king of domestic machine learning private education. It is the most satisfying lecture among the lectures that I paid for at Inflearn.
yoonducklim0908
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
50% đã tham gia
I thought I had a general understanding of deep learning while working on the project, but this lecture made me realize that I had been doing it by the rule of thumb. I keep listening to it whenever I have free time during the day. It is very helpful, and if an advanced course comes out later, I would like to take that lecture as well.
poptato1037
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
75% đã tham gia
I've watched about half of it now.. When will the advanced lecture come out? I feel dizzy, so please make it before I listen to it 100%. I want to listen to it quickly.
hdongle5478
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
96% đã tham gia
CNN is a relatively new field if you have done a little bit of deep learning, so you may think you know it, but it is harder to respond flexibly than you think because you don't know the principles and use it. Whenever the company needs it, I search for github or quickly combine the functions I need at the time without knowing the principles. While doing it while doing other work, I kept putting off studying tensorflow2.4, keras, and kaggle, thinking that I would study them someday. However, I remember successfully applying object detection to robot movement in a project I took the last lecture, and being recognized as an expert(?) at the company, so I am taking the class to organize CNN again and look into it in depth. The class time is not short, but it is not bad because the source code is explained in detail, so I think it would be good to quickly look through it and mark it separately and listen to the parts I need in more detail later. --------------------------------------------------------- I am adding this to the review I left before. I did other work at the company, and then the computer vision department was created again, so I listened to it from the beginning again to review it. When I listened to it again, I realized that I had a wider range of understanding of the parts that I had rushed through before. This is not a lecture that you can listen to once and finish. I highly recommend it again.

2.301.854 ₫

Khóa học khác của dooleyz3525

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

[Revised Edition] The Complete Guide to Python Machine Learning

dooleyz3525

We will help you easily understand the core concepts of machine learning and acquire the ability to implement practical machine learning applications by moving away from theory-based machine learning courses.

초급

Python, Machine Learning(ML), Statistics

[Revised Edition] The Complete Guide to Python Machine Learning

dooleyz3525

FastAPI Complete Guide

dooleyz3525

This course is designed to help you learn the core functions of FastAPI, as well as the entire process of web service development. Through this course, we will help you become a FastAPI expert developer needed in the field.

중급이상

Python, FastAPI, SQL

FastAPI Complete Guide

dooleyz3525

Kafka Complete Guide - Connect

dooleyz3525

Through in-depth theoretical explanations of Kafka Connect and detailed practical training that can be used immediately in the field, we will help you grow into an expert in building data linkage and data pipelines based on Kafka Connect that are needed in the field.

중급이상

Kafka, Data Engineering

Kafka Complete Guide - Connect

dooleyz3525

[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

dooleyz3525

This course will help you become a deep learning-based computer vision expert who is needed in the field by providing a deep theoretical explanation of object detection and segmentation and practical examples that can be used immediately in the field.

중급이상

Machine Learning(ML), Tensorflow, Python

[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

dooleyz3525

Kafka Complete Guide - Core

dooleyz3525

From the core of Kafka to in-depth content on internal mechanisms, the course is structured so that even beginners can quickly reach the expert level through detailed theoretical explanations, hands-on practice, and practical Kafka application development practice.

중급이상

Kafka, Data Engineering

Kafka Complete Guide - Core

dooleyz3525

Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

dooleyz3525

From core theories of deep learning and CNN to various CNN model implementation methods, and practical deep learning development know-how through real-world problems, If you want to become a deep learning CNN technology expert based on Pytorch, join us in this lecture :)

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

dooleyz3525

Data Analysis SQL Fundamentals

dooleyz3525

Through detailed lectures and hands-on practice on the core elements of SQL, we will provide you with a solid foundation to grow into a SQL analysis expert.

초급

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

Data Analysis SQL Fundamentals

dooleyz3525

SQL data analysis learned through various cases

dooleyz3525

By implementing various practical data analysis cases using SQL, you can simultaneously improve your data analysis and SQL utilization skills.

중급이상

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

SQL data analysis learned through various cases

dooleyz3525

Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core Guide

dooleyz3525

It provides a key guide to understanding the internal mechanisms of Oracle DB architecture and growing as a performance tuning and performance analysis expert.

중급이상

Oracle, DBMS/RDBMS

Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core Guide

dooleyz3525

Kafka Complete Guide - ksqlDB

dooleyz3525

This course is designed to help you learn the use of ksqlDB and its core mechanisms through various hands-on exercises. After completing the course, you will be able to easily and quickly build a real-time streaming data analysis system based on Kafka.

중급이상

Kafka, ksqlDB, Data Engineering

Kafka Complete Guide - ksqlDB

dooleyz3525

Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

dooleyz3525

This course is designed to upgrade your skills as a practical machine learning development expert by implementing the machine learning model of the Home Credit Default Risk competition on Kaggle.

중급이상

Machine Learning(ML), Kaggle

Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

dooleyz3525

The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

dooleyz3525

If you want to be recognized as a machine learning expert based on large-scale data, from understanding the core framework of Spark machine learning, to SQL-based data processing through difficult practical problems, to data analysis through business domain analysis, and to the ability to implement optimized machine learning models, please join this course.

중급이상

Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

dooleyz3525

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

dooleyz3525

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

dooleyz3525

[Raspberry Pi] IoT Deep Learning Computer Vision Practical Project

nomad

It goes without saying that AI artificial intelligence is the trend. But what can you use machine learning and deep learning for? Now, let's learn useful Internet of Things IoT Computer Vision projects that are used in daily life.

중급이상

Tensorflow, Deep Learning(DL), Raspberry Pi

[Raspberry Pi] IoT Deep Learning Computer Vision Practical Project

nomad

Creating an AI Portfolio - Airbnb Clone Project

AISchool

This is a lecture to build an AI portfolio by doing a clone project of airbnb data science team's Amenity Detection project, an excellent TensorFlow utilization case, and organizing the experience on a GitHub blog.

초급

Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

Creating an AI Portfolio - Airbnb Clone Project

AISchool

[Mobile] Deep Learning Computer Vision Practical Project

nomad

AI Artificial Intelligence, it goes without saying that mobile is the trend. But how do you learn machine learning and deep learning and use them on mobile? Now, let's learn useful mobile Computer Vision projects that are used in daily life.

중급이상

IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[Mobile] Deep Learning Computer Vision Practical Project

nomad

[Tensorflow2] Complete conquest of Python machine learning - Marathon record prediction project

nomad

This is a comprehensive machine learning project course that learns various useful machine learning regression and classification projects along with theory using Python and TensorFlow 2 based on Boston Marathon big data.

중급이상

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[Tensorflow2] Complete conquest of Python machine learning - Marathon record prediction project

nomad

[AI Practice] Getting Started with Paper Implementation for AI Research Engineers with PyTorch

whitebox

When researching AI or conducting a project using it, basic paper implementation is essential. Let's upgrade our practical skills by implementing an actual paper through this lecture!

중급이상

Deep Learning(DL), Generative AI, PyTorch

[AI Practice] Getting Started with Paper Implementation for AI Research Engineers with PyTorch

whitebox

Deep Learning-Based Image and Object Recognition: From CNN to YOLO and DETR

YoungJea Oh

This course is a step-by-step learning process that covers the principles of image and object recognition using deep learning, from fundamentals to the latest models. - Building Foundations: Understanding tensors and basic neural network structures with PyTorch - Understanding Images: Learning computer vision concepts, image data structures, and augmentation techniques - CNN Model Training: Hands-on image classification practice with Convolutional Neural Networks (CNN) using datasets like CIFAR-10 - Transfer Learning: Leveraging pre-trained models to achieve fast learning with limited data - Object Detection: Understanding and practicing with the latest object detection models including R-CNN, YOLO, SSD, DETR - Segmentation: Experiencing pixel-level object segmentation through U-Net and Mask R-CNN

중급이상

PyTorch, Computer Vision(CV), CNN

Deep Learning-Based Image and Object Recognition: From CNN to YOLO and DETR

YoungJea Oh

Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]

funcoding

This newly designed course, drawing from the instructor's initial deep learning failures, helps you progressively learn deep learning essentials: math, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and GPT's core Transformer.

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML)

Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]

funcoding

Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Tại sao tôi tạo ra khóa học này 😚

Lĩnh vực học sâu phát triển nhanh nhất, CNN

Những gì bạn sẽ học được trong bài giảng này

Bài giảng về học sâu trên CNN, kết thúc bằng bài giảng này.

Các tính năng của khóa học này

Hướng dẫn về Môi trường Thực hành

Bởi vì tôi biết nỗ lực của bạn có giá trị như thế nào.

Kwon Chul-min, người chia sẻ kiến ​​thức, loạt bài giảng về 'Học máy'

Những người gặp được Inflearn

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của dooleyz3525

Khóa học tương tự

Kwon Chul-min, người chia sẻ kiến thức, loạt bài giảng về 'Học máy'

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là