
파이썬 데이터시각화 분석 실전 프로젝트
노마드크리에이터
보스톤 마라톤 빅 데이터를 파이썬을 이용하여 원하는 형태로 가공하여 다양한 차트와 기술을 이용하여 가치있는 정보로 만드는 머신러닝, 딥러닝 프로젝트 준비 과정입니다.
Basic
Python, Pandas
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.
136 học viên
Xử lý hình ảnh và video thị giác máy tính
Tìm hiểu và thực hành Computer Vision dnn (Deep Learning)
Triển khai các chức năng học sâu trên ứng dụng web PWA dành cho thiết bị di động, thiết bị Android và iOS
Phát hiện đối tượng trong hình ảnh và video
Nhận dạng đối tượng trong hình ảnh và video
Nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh và video
Dự án 1. Bộ phân loại chữ số nhận dạng số viết tay
Dự án này sẽ đề cập đến những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính và học sâu bằng cách nhận dạng văn bản viết tay.
Dự án 2. Phát hiện đối tượng để đếm xe trong bãi đậu xe
Công nghệ phát hiện đối tượng đếm số lượng xe đỗ bằng camera bãi đỗ xe và thông báo cho máy chủ đám mây theo thời gian thực.
Dự án 3. Nhận dạng cử chỉ: Xác định trò chơi Đá, Giấy, Kéo
Công nghệ Nhận dạng cử chỉ của Computer Vision diễn giải các chuyển động đá, bao, kéo đã học trước.
Dự án 4. Phân đoạn cơ thể
Khi bạn chụp ảnh khuôn mặt và cơ thể, công nghệ học sâu sẽ sử dụng công nghệ Phân đoạn cơ thể để phân đoạn cơ thể và tách nó ra khỏi nền.
Dự án 5. Nhận dạng khuôn mặt
Bạn có tin rằng công nghệ Thị giác máy tính có thể xác định đường nét khuôn mặt, nhận diện cảm xúc và thậm chí ước tính tuổi tác và giới tính không?
Bạn sử dụng những công cụ nào?
Khóa học này sẽ đề cập đến những công cụ nào? Khóa học này sẽ tạo ra các ứng dụng web chạy trên mọi thiết bị di động: web, Android và iOS.
Đôi khi chúng tôi sử dụng Android Studio để tạo ứng dụng Android gốc và đôi khi chúng tôi sử dụng Xcode để tạo ứng dụng iOS gốc.
Tuy nhiên, chúng tôi chủ yếu sử dụng Ionic+Angular Framework để tạo các ứng dụng web lai hoạt động trên cả máy tính để bàn và thiết bị di động.
Ngoài ra, chúng tôi sẽ giải thích cách cài đặt từng phần mềm hữu ích trong bài giảng.
Bài giảng liên quan
thưởng!!
Cung cấp thêm thông tin về điều này!
1. Ngoài ra, trong bài giảng ‘[Raspberry Pi] Dự án thực hành về thị giác máy tính học sâu IoT’ có nội dung liên quan đến Phát hiện đối tượng .
Trong bài giảng 'Thành thạo toàn diện Angular Firebase - Dự án trung tâm mua sắm PetStore', các bài giảng về Firebase được cung cấp theo định dạng bài giảng đặc biệt .
2. ' Độ chính xác của mô hình trên 99%' Chúng tôi cũng cung cấp một bài giảng đặc biệt có tựa đề 'Nâng cao tiêu chuẩn'. Bài giảng này có tựa đề ' Thực hành Thị giác Máy tính Học Sâu IoT [ Raspberry Pi ] '. Dự án bắt đầu với câu hỏi của sinh viên trong mô hình chữ viết tay MNIST: "Tại sao mô hình chữ viết tay MNIST không thể nói '7' là '7'?" Mặc dù độ chính xác của mô hình là một yếu tố, cũng như cách xử lý ngoại lệ của chương trình và dữ liệu MNIST thô, nhưng mô hình Mạng Nueral hiện tại quá đơn giản cho mục đích đào tạo, vì vậy tôi đã cấu hình lại mô hình để tăng độ chính xác lên 99,38%.
3. Bài giảng đặc biệt này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo mô hình mong muốn bằng TensorFlow và Keras. Sử dụng chính những hình ảnh được dùng để huấn luyện YOLO, bạn sẽ huấn luyện một mô hình bằng Keras và dùng nó để nhận dạng đối tượng. Bạn cũng sẽ học cách huấn luyện YOLO và Keras, cũng như so sánh chúng.
H. Khóa học này có những đặc điểm gì?
A. Tôi đã nghĩ về cách áp dụng học sâu và học máy vào thực tế.
Khóa học này không chỉ bao gồm nền tảng lý thuyết của Thị giác Máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu, mà còn hướng dẫn học sâu thông qua các dự án thực hành. Cụ thể, khóa học giúp sinh viên tạo ra các dự án thực tế bằng thiết bị di động có thể ứng dụng trong thực tế, giúp họ phát huy kỹ năng của mình trong tương lai.
H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Học sâu và khoa học dữ liệu không hẳn là lĩnh vực chỉ dành riêng cho những người có bằng khoa học máy tính. Nếu bạn có đam mê, bạn có thể học và áp dụng chúng.
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn sử dụng deep learning trong thực tế
Bất kỳ ai muốn triển khai deep learning trên thiết bị di động
Bất cứ ai muốn tìm hiểu về xử lý hình ảnh bằng deep learning
Mọi người đang chuẩn bị cho các dự án liên quan đến Thị giác máy tính
Bất cứ ai muốn tìm hiểu các kỹ thuật xử lý hình ảnh deep learning mới nhất
Bất kỳ ai muốn sử dụng mã mẫu trong dự án Thị giác Máy tính của họ
Cần biết trước khi bắt đầu?
Sẵn sàng học tập chăm chỉ
[OpenCV] Dự án xử lý ảnh deep learning Python - Tìm Son Heung-min!
[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT
Cuộc chinh phục hoàn chỉnh Angular Firebase - Dự án Trung tâm mua sắm PetStore
Bài giảng cốt lõi Ionic, Ionic 100 phút
[TensorFlow 2] Chinh phục hoàn toàn deep learning Python - Các kỹ thuật mới nhất của GAN, BERT, RNN, CNN
22,070
Học viên
458
Đánh giá
556
Trả lời
4.4
Xếp hạng
25
Các khóa học
대한민국과 NVIDIA가 인정한 딥테크, 싱가포르가 선택한 핀테크 스타트업, 글로벌 무대에서 당신의 가능성을 실현합니다.
노마드크리에이터는 개인의 성장을 넘어, 스타트업으로 도약하며 전 세계를 무대로 전문적인 IT 강의를 제공하고 있습니다.
2019년, 싱가포르 정부의 Entrepass Innovator 프로그램을 통해 시작된 우리의 여정은 곧 혁신적인 스타트업의 이야기로 확장되었습니다.
2020년에는 대한민국에서 인공지능 핀테크 솔루션을 개발하며 딥테크 분야의 선두주자로 자리매김했고, NVIDIA 협업 프로그램 최우수 프로젝트와 ASUS Global Startup Challenge Award를 포함한 다양한 글로벌 인정과 성과를 이뤘습니다.
2023년에는 NVIDIA의 지원으로 미국에 회사를 설립하며 글로벌 시장을 향한 도약을 시작했습니다.
스타트업 창업 이전, LG CNS와 티머니 등에서 25년간 System Engineer, Project Manager, IT Consultant로서 글로벌 프로젝트를 이끌며 실전 경험과 전문성을 쌓았습니다.
PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, OCP-DBA와 같은 전문 자격을 기반으로, 프로그램 개발, 프로젝트 관리, IT 솔루션 설계 등 다양한 분야에서 성공적인 도전을 이어왔습니다.
이제, 노마드크리에이터는 이러한 경험과 노하우를 집약하여 누구나 쉽고 재미있게 배울 수 있는 교육 콘텐츠를 제공합니다. 실무 중심의 강의부터 최신 기술 트렌드를 반영한 전문 과정까지, 개인의 성장을 위한 맞춤형 학습을 제안합니다.
기술과 교육의 융합으로 더 많은 사람들이 자신만의 가능성을 실현하도록 돕습니다.
노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.
지금 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.
하지만 정보의 홍수 속에서 필요한 지식을 찾는 데 소중한 시간을 잃는 일이 얼마나 많습니까?
노마드크리에이터는 이 문제를 해결하고자 합니다.
우리는 지식을 창의적으로 엮어내어, 시간을 아끼고, 가치를 극대화하는 경험을 제공합니다. 우리의 목표는 단순한 정보 전달을 넘어, 지식을 작품처럼 아름답게 전달하는 것입니다.
노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 배움은 더 쉽고, 빠르며, 가치 있는 결과를 만들어낼 것입니다.
"배움의 여정에 가치를 더하다, 노마드크리에이터."
이것이 우리가 꿈꾸는 미래입니다.
Tất cả
66 bài giảng ∙ (11giờ 43phút)
Tất cả
3 đánh giá
4.0
3 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 2.0
2.092.594 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!