강의

멘토링

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Computer Vision

[Phiên bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về Computer Vision với Deep Learning

Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên deep learning được cần trong thực tế thông qua các giải thích lý thuyết sâu sắc về Object Detection và Segmentation cùng với các ví dụ thực hành ở mức độ có thể áp dụng ngay trong công việc thực tế.

(4.9) 164 đánh giá

4,005 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

  • dooleyz3525
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
Computer Vision(CV)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

JH S

52% đã tham gia

Nó hay đến mức nực cười... Tôi đã rất tức giận với Infron khi nghe Coco Pytorch ở khu phố bên cạnh. Tôi tìm thấy niềm vui sau khi tham gia khóa học này. Cảm ơn bạn rất nhiều.

5.0

한병식

31% đã tham gia

Các bài giảng của giảng viên Kwon Cheol-min luôn là hay nhất. Cảm ơn

5.0

율언니

7% đã tham gia

Nó cực kỳ mạnh mẽ. Các ví dụ thực hành tốt rất hữu ích ^^

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Hiểu về Object Detection và Segmentation dựa trên Deep Learning

  • Học tập lý thuyết chuyên sâu về dòng RCNN, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN

  • Làm quen với cách sử dụng các package triển khai điển hình cho Object Detection và Segmentation như MMDetection, Ultralytics Yolo

  • Thực hiện Object Detection/Segmentation trên ảnh/video bằng OpenCV và Tensorflow Hub

  • Làm quen với các ví dụ thực tế đa dạng có độ khó để có thể đạt đến trình độ áp dụng trực tiếp Object Detection/Segmentation vào công việc thực tế

  • Nắm vững các kiến thức nền tảng đa dạng cấu thành nên Object Detection/Segmentation

  • Sử dụng các gói triển khai đa dạng để huấn luyện tập dữ liệu tùy chỉnh và tạo mô hình của riêng bạn

  • Trực tiếp nắm bắt ưu nhược điểm của các mô hình Object Detection/Segmentation khác nhau thông qua các ví dụ thực hành

  • Xử lý các tập dữ liệu chính như Pascal VOC, MS-COCO và chuyển đổi sang TFRecord

  • Sử dụng CVAT Tool để áp dụng Annotation cho tập dữ liệu và tự tạo dữ liệu huấn luyện

Hạ thấp rào cản, đào sâu vào cốt lõi!
Hãy trở thành chuyên gia thực tế về Deep Learning CNN.

Học Deep Learning Computer Vision
với phiên bản cập nhật mới nhất.

Đánh giá trung bình 4.9★ được hơn 1,300 học viên lựa chọn,
Best seller Inflearn Cải tiến toàn diện 2021!

Xin chào, tôi là Kwon Chul-min.
Nhờ sự ủng hộ nhiệt tình của nhiều người, lần này tôi đã cho ra mắt phiên bản cập nhật của 'Hướng dẫn hoàn hảo về Computer Vision với Deep Learning'.
Tôi đã làm mới khoảng 90% video trong khóa học hiện có và sẽ giới thiệu những nội dung được cải thiện và bổ sung thêm.

Dựa trên những phản hồi mà các bạn đã gửi cho khóa học trong thời gian qua, tôi đã tập trung vào các điểm sau để tạo ra phiên bản cải tiến này.

  1. Giải thích lý thuyết chi tiết hơn về những nội dung mà học viên thường đặt câu hỏi
  2. Thực hành dựa trên package Object Detection/Segmentation có hiệu suất mới nhất/tốt nhất with the latest/best performance
  3. Phản ánh xu hướng mới nhất của Object Detection/Segmentation
  4. Viết code thực hành linh hoạt, đa dạng và có khả năng mở rộng hơn + Giải thích chi tiết hơn
  5. Các bài học bổ sung đa dạng khác

Khóa học phiên bản sửa đổi có thể khẳng định rằng được cấu trúc với nội dung xuất sắc hơn và chi tiết hơn so với khóa học phiên bản đầu tiên. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn vào lĩnh vực Object Detection và Segmentation dựa trên deep learning hiện đại nhất.


Giới thiệu khóa học 📝

Trung tâm của công nghệ thị giác máy tính deep learning đang chuyển dịch nhanh chóng sang Object DetectionSegmentation.

▲Nhận dạng thông tin hình ảnh thông minh ▲Kiểm tra thị giác AI cho nhà máy thông minh ▲Chẩn đoán tự động hình ảnh y tế ▲Robotics ▲Xe tự hành, v.v., công nghệ Object Detection và Segmentation dựa trên deep learning đang được mở rộng trong nhiều lĩnh vực. Theo đó, các công ty AI hàng đầu trong và ngoài nước cũng không ngần ngại đầu tư vào lĩnh vực này và đang tìm cách đảm bảo nguồn nhân lực phát triển.

객체검출, 세그먼테이션 Cuối cùng cũng gặp gỡ hai xu hướng hàng đầu, Object Detection & Segmentation

Trong những năm gần đây, lĩnh vực Object Detection và Segmentation phát triển nhanh chóng, dẫn đến nhu cầu tăng cao về nhân tài có năng lực thực tiễn liên quan. Tuy nhiên, do đây là lĩnh vực mới nhất ứng dụng deep learning nên sách, tài liệu, khóa học để học tập còn thiếu, khiến việc đào tạo nhân lực phù hợp gặp nhiều khó khăn.

Chúng tôi sẽ dẫn dắt bạn trở thành
chuyên gia thị giác máy tính deep learning.

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Khóa học này bao gồm giải thích lý thuyết chuyên sâu về Object Detection và Segmentation cùng với nhiều ví dụ thực hành có thể áp dụng ngay trong công việc thực tế, và sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên deep learning cần thiết cho thực địa.


Từ giải thích khái niệm dễ hiểu
đến lý thuyết chuyên sâu.

Giải thích rõ ràng về lĩnh vực rộng lớn Object Detection/Segmentation từ các khái niệm cơ bản đến lý thuyết chuyên sâu về các dòng RCNN, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN.

객체검출, 세그먼테이션 Bạn có thể nắm vững các khái niệm thông qua các slide bài giảng chi tiết và tỉ mỉ.

Tối đa hóa khả năng thực chiến Deep Learning
thông qua các ví dụ thực hành.

Không có cách nào tốt hơn để nâng cao kỹ năng thực chiến hơn là tự mình lập trình và triển khai.
Khóa học này bao gồm nhiều bài tập thực hành, qua đó sẽ tối đa hóa khả năng triển khai thực chiến Object Detection và Segmentation của bạn.

몸이 기억하고 있다! ©SLAM DUNK

Khóa học này
được đề xuất cho

Những người đã từng băn khoăn về việc
CNN trong deep learning có thể
được áp dụng vào thực tế như thế nào

Người muốn phát triển
giải pháp Computer Vision
dựa trên Deep Learning

Người muốn mở rộng năng lực phân loại hình ảnh deep learning
đến các công nghệ CV mới nhất

Sinh viên chuẩn bị thi vào trường đại học chuyên ngành trí tuệ nhân tạo,
chuẩn bị việc làm/chuyển việc
trong lĩnh vực CV dựa trên deep learning

Vui lòng kiểm tra kiến thức tiên quyết.

  • Cần có kinh nghiệm lập trình Pythonhiểu biết cơ bản về Deep Learning CNN.
  • Ngoài ra, sẽ càng tốt hơn nếu bạn có chút kinh nghiệm với TF.Keras hoặc Pytorch.

Khó tìm thấy ở bất kỳ đâu
Công nghệ CV mới nhất trong một khóa học.

Hiệu suất vượt trội
Thực hành với các gói triển khai
Object Detection/Segmentation mới nhất

MMDetection, Ultralytics Yolo, v.v.
Thực hành Inference sử dụng OpenCV DNN đa năng và Tensorflow Hub

Thực hành Object Detection/Segmentation
trên nhiều hình ảnh và video khác nhau

Các trường hợp thực tế ứng dụng công nghệ thị giác máy tính

Thực hành Training mô hình
với nhiều bộ dữ liệu Custom

Các bộ dữ liệu tùy chỉnh đa dạng

Một chuyên gia về thị giác máy tính sử dụng deep learning phải có khả năng huấn luyện mô hình với nhiều bộ dữ liệu Custom khác nhau để tạo ra mô hình Object Detection/Segmentation của riêng mình. Đồng thời cũng phải có khả năng cải thiện hiệu suất và đánh giá mô hình đó.

Khóa học này sẽ giúp bạn phát triển khả năng Training tập dữ liệu Custom bằng cách sử dụng nhiều gói triển khai khác nhau và tạo ra mô hình Inference tối ưu.

Thực hành Training / Inference mô hình Custom
với bộ dữ liệu Training tự tạo

Thực hành với bộ dữ liệu Training tự tạo

Sử dụng công cụ Annotation là CVAT để trực tiếp tạo bộ dữ liệu Training bằng cách áp dụng Annotation bounding box lên các hình ảnh thông thường, sau đó thực hành Training mô hình Custom và Inference với bộ dữ liệu đã tạo này.


Môi trường thực hành 🧰

Khóa học này chủ yếu thực hành dựa trên GPU. Thực hành sử dụng GPU sẽ được cấu hình môi trường trên Runpod, còn các thực hành không liên quan đến GPU thì bạn có thể sử dụng môi trường Google Colab.

Trong trường hợp sử dụng Runpod, sẽ phát sinh thêm chi phí khoảng 10 ~ 20$ cho việc thực hành. Mặc dù có thể thực hành với 10$ (hơi chật vật ^^;;), nhưng để thực hành thoải mái hơn, chúng tôi khuyến nghị chi phí khoảng 20$.

Vui lòng xác nhận trước khi đăng ký!

  • Nếu bạn không sử dụng môi trường GPU của Runpod thì sẽ gặp khó khăn khi thực hành theo các ví dụ. Mong bạn thông cảm trước.

Mã thực hành và tài liệu giảng dạy 👨‍💻

Mã thực hành có thể tải xuống tại https://github.com/chulminkw/DLCV_New. Xem trước mã thực hành sẽ giúp bạn đánh giá trình độ lập trình cần thiết để hiểu các bài thực hành.

객체검출, 세그먼테이션 Cung cấp tài liệu PDF bài giảng 320 trang

Giáo trình được sử dụng trong khóa học (320 trang) có thể được tải xuống tại Phần 0 của khóa học: Giáo trình khóa học.


Để học lý thuyết
không có cách nào tốt hơn là thực hành.

Đừng chờ đợi cho đến khi bạn hiểu hoàn hảo lý thuyết deep learning. Không có cách nào tốt hơn để học lý thuyết ngoài việc thực hành.

Một khi bắt đầu viết code, bộ não của chúng ta sẽ tự động theo kịp để hiểu một cách thực chất. Hãy cùng tôi thực hiện các ví dụ thực hành đa dạng được giới thiệu trong khóa học. Nếu bạn tự mình thực hiện bằng cách gõ phím trong khi nghe giảng, những phần trước đây cảm thấy mơ hồ sẽ dần dần trở nên cụ thể.

Để trở thành chuyên gia, đôi khi (mặc dù tôi nghĩ là hầu hết thời gian) bạn phải chạy trước khi học cách đi. Khóa học này sẽ trở thành người đồng hành tốt nhất để giúp bạn phát triển sự nghiệp và năng lực trong lĩnh vực thị giác máy tính dựa trên deep learning.

Cảm ơn bạn.

― Lời Tony Stark nói với Jarvis khi thử nghiệm bộ giáp Iron Man trong

"Đôi khi bạn phải chạy trước khi học cách đi."

Người mà Inflearn đã gặp 👨‍💻

Đọc phỏng vấn với anh Kwon Cheol-min | Xem ngay

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Tất cả những ai quan tâm đến deep learning

  • Người đã học tập chủ yếu về lý thuyết Object Detection và Segmentation dựa trên Deep Learning

  • Người đã suy nghĩ về cách áp dụng Deep Learning CNN vào thực tế công việc

  • Những người muốn mở rộng năng lực từ Phân loại Hình ảnh CNN Deep Learning sang lĩnh vực Phát hiện Đối tượng/Phân đoạn

  • Người muốn phát triển giải pháp dựa trên deep learning trong lĩnh vực Computer Vision

  • Những người muốn thử thách bản thân với Object Detection/Segmentation Challenge trong các cuộc thi như Kaggle

  • Người đang chuẩn bị vào trường cao học AI

  • Người đang chuẩn bị chuyển việc sang lĩnh vực Computer Vision dựa trên Deep Learning

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm lập trình Python

  • Hiểu biết cơ bản về CNN trong Deep Learning

  • (Tùy chọn) Kinh nghiệm cơ bản về TF.Keras hoặc Pytorch

Xin chào
Đây là

27,391

Học viên

1,442

Đánh giá

4,045

Trả lời

4.9

Xếp hạng

14

Các khóa học

(Cựu) Tư vấn viên tại Encore Consulting

(Cựu nhân viên) Oracle Korea

Tư vấn viên AI tự do

Tác giả cuốn sách "Cẩm nang học máy Python toàn tập"

Chương trình giảng dạy

Tất cả

166 bài giảng ∙ (36giờ 10phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

164 đánh giá

4.9

164 đánh giá

  • sb0205185900님의 프로필 이미지
    sb0205185900

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 3.0

    5

    52% đã tham gia

    Nó hay đến mức nực cười... Tôi đã rất tức giận với Infron khi nghe Coco Pytorch ở khu phố bên cạnh. Tôi tìm thấy niềm vui sau khi tham gia khóa học này. Cảm ơn bạn rất nhiều.

    • bskhan7801님의 프로필 이미지
      bskhan7801

      Đánh giá 15

      Đánh giá trung bình 4.6

      5

      31% đã tham gia

      Các bài giảng của giảng viên Kwon Cheol-min luôn là hay nhất. Cảm ơn

      • yoonducklim0908님의 프로필 이미지
        yoonducklim0908

        Đánh giá 7

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        7% đã tham gia

        Nó cực kỳ mạnh mẽ. Các ví dụ thực hành tốt rất hữu ích ^^

        • webmaster1570님의 프로필 이미지
          webmaster1570

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          38% đã tham gia

          Đây là bài giảng rất hay, có thể áp dụng ngay vào thực tế. Nếu người hướng dẫn có thời gian, tôi hy vọng sẽ mở một bài giảng đề cập đến dữ liệu dựa trên RNN như giọng nói và văn bản.

          • sdf80367845님의 프로필 이미지
            sdf80367845

            Đánh giá 9

            Đánh giá trung bình 4.8

            5

            72% đã tham gia

            Đó là điều tốt nhất. . Tôi cảm thấy may mắn khi có thể tham gia lớp học này với mức giá này. . Tôi đánh giá cao nó 100 lần

            2.498.152 ₫

            Khóa học khác của dooleyz3525

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!