Dự án dịch vụ web Deep Learning 1 - Cơ bản. Phát hiện đối tượng Nhận dạng sản phẩm bị lỗi

Biến mã học sâu Python thành dịch vụ web cho thiết bị di động!

📖 Giới thiệu khóa học

Với chủ đề 'Mobile Deep Learning', bạn sẽ học từng bước cách biến một chương trình Phát hiện đối tượng hiện có dựa trên Python, YOLO thành một ứng dụng web có thể chạy trên cả thiết bị di động và máy tính để bàn bằng Python, Flask, Google App Engine và Ionic.

Trí tuệ nhân tạo và học sâu đã và đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Các dự án này chủ yếu được xây dựng bằng mã Python. Hơn nữa, nhiều framework dựa trên Python khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch, YOLO, Keras và OpenCV, sẽ tiếp tục được sử dụng. Bài giảng này sẽ hướng dẫn bạn quy trình và kỹ thuật chuyển đổi mã Python thành dịch vụ web và triển khai nó trong một dự án thực tế.

Cho dù bạn đang chuẩn bị một dịch vụ học sâu dựa trên ứng dụng web di động hay đang thực hiện một dự án, các kỹ thuật và mã trong khóa học này sẽ là những hướng dẫn hữu ích. Khóa học được thiết kế để giúp bạn tạo ra những tính năng thiết yếu nhất cho học sâu trên thiết bị di động.

Khóa học được thiết kế để bạn có thể học các nhiệm vụ thú vị từng bước cùng với lý thuyết.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ mơ về dự án 'học sâu trên thiết bị di động' của riêng mình.

🌈 Giới thiệu dự án

Làm thế nào để tạo ra dịch vụ web đám mây?
Tìm hiểu từng bước cách tạo dịch vụ web trên nền tảng đám mây bằng Google App Engine.

Làm thế nào để cung cấp mã Python học sâu trong ứng dụng web?
Bạn có thể sử dụng Flask để tạo mã học sâu Python dưới dạng dịch vụ web. Bằng cách làm theo các ví dụ và cùng nhau học tập, bạn có thể dễ dàng áp dụng vào các mã học sâu khác.

Làm thế nào để sử dụng dịch vụ web trên thiết bị di động hoặc máy tính để bàn?
Hãy cùng tạo một ứng dụng PWA (Progressive Web App) có khả năng phản hồi cao, có thể sử dụng trên cả thiết bị di động và máy tính để bàn bằng Ionic Hybrid Web App.

Bây giờ, chúng ta hãy sử dụng YOLO trên thiết bị di động để phát hiện đồ vật và thậm chí tìm ra kẻ xấu.
Chúng tôi sẽ áp dụng chương trình YOLO Python được tạo bằng công nghệ học sâu và chức năng xác định phần mềm xấu bằng Custom YOLO trên thiết bị di động.

Bài giảng đặc biệt

Bạn có gặp khó khăn với công nghệ nhận dạng hình ảnh học sâu không?

[OpenCV] Dự án xử lý ảnh học sâu bằng Python - Tìm Son Heung-min!

Tôi đề xuất khóa học này. Đối với những ai gặp khó khăn khi học riêng từng khóa, chúng tôi đã bao gồm một bài giảng đặc biệt về YOLO.

Tôi hy vọng thông tin này hữu ích.

🙌 Bạn sử dụng những công cụ nào?

Khóa học này sử dụng mã học sâu dựa trên Python mà chúng tôi đã sử dụng trước đây.
Chúng tôi đã sử dụng Flask và Google App Engine để cung cấp mã học sâu trên web dưới dạng API mới.
Và chúng tôi đã sử dụng Ionic để tạo ra một màn hình đẹp mắt với ứng dụng web.
Ngoài ra, tôi sẽ giải thích cách cài đặt từng phần mềm hữu ích trong bài giảng.

🙋🏻‍♂️ Tôi tò mò quá!

H. Khóa học này có những đặc điểm gì?
A. Chúng tôi chủ yếu triển khai học sâu bằng các chương trình dựa trên Python. Trong các dự án thực tế, nhiều lĩnh vực muốn biến mã này thành dịch vụ web di động. Khóa học này không chỉ đề cập đến các khía cạnh lý thuyết của học sâu di động mà còn bao gồm các dự án thực tế sử dụng Google App Engine và Flask để xây dựng các dịch vụ ứng dụng web học sâu, chẳng hạn như phát hiện đối tượng YOLO và nhận dạng sản phẩm lỗi.

H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Khoa học dữ liệu không phải là lĩnh vực chỉ dành riêng cho những người có bằng khoa học máy tính. Mặc dù việc học các ngôn ngữ lập trình như Python, Flask và Ionic rất quan trọng, nhưng việc hiểu biết về tiếp thị kỹ thuật số cũng quan trọng không kém. Với niềm đam mê của mình, bạn hoàn toàn có thể học hỏi và áp dụng kiến thức này.

H. Tôi có thể tìm mã nguồn và tài liệu của dự án ở đâu?
A. Mã nguồn dự án và các tài liệu liên quan được sử dụng trong khi học khóa học này có thể được tải xuống miễn phí từ trang web Creapple ( www.creaapple.com ), một cổng thông tin lưu trữ kiến thức do tôi điều hành.