강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Computer Vision

3D Human Pose Estimation và dự án thực tế để học hỏi

Bạn đã quan tâm đến trí tuệ nhân tạo nhưng đã chán ngắt với những bài giảng về cùng một chủ đề không? Đây là khóa học thực hành về việc tạo và ước tính tư thế 3D từ hình ảnh và video của con người, thực hiện mã thực tế và xây dựng dữ liệu riêng từ hình ảnh.

(5.0) 6 đánh giá

117 học viên

  • vvs
인공지능
object-detection
pose-estimation
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Ước tính tư thế con người 3D

  • Ước tính tư thế con người 3D

  • Ước tính khớp xương người 3D

  • trí tuệ nhân tạo

  • học sâu

Tất tần tật về ước tính tư thế con người 3D 🚩

Một lần lý thuyết, một lần thực hành
Ước tính tư thế con người 3D!

Nếu đây là câu chuyện của tôi, xin hãy chú ý.

Bất kỳ ai muốn tìm hiểu một lĩnh vực mới thay vì luôn tuân theo các mô hình phân loại hình ảnh/phát hiện đối tượng giống nhau

Một sinh viên đại học sắp bắt đầu dự án tốt nghiệp của mình nhưng vẫn chưa quyết định được chủ đề

Học sinh muốn tham gia các cuộc thi AI với chủ đề và lĩnh vực mới lạ

Dành cho những ai tò mò về những gì họ học trong các trường sau đại học liên quan đến AI

Bất kỳ ai quan tâm đến công nghệ tạo tư thế con người 3D

Bất kỳ ai muốn tìm hiểu công nghệ mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Ước tính tư thế người 3D là một trong những lĩnh vực của thị giác máy tính trí tuệ nhân tạo và là công nghệ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như VR/AR, robot, phân tích hình ảnh, tạo hình đại diện và kinh doanh phim ảnh.

Dịch vụ chăm sóc sức khỏe AI
Ước tính tư thế cho phân tích lối chơi của cầu thủ thể thao
Ước tính tư thế cho dịch vụ trò chơi AR/VR
Ước tính tư thế dựa trên nguồn video thực tế

Ước tính tư thế để tạo hình ảnh

Trên thực tế, số lượng các bài báo liên quan đến 3D được nộp trong lĩnh vực thị giác máy tính đang tăng lên hàng năm và rất nhiều nghiên cứu đang được tiến hành trên toàn thế giới. Tuy nhiên, nhiều người còn ngần ngại học Ước tính tư thế người 3D vì không dễ tìm được tài liệu để học các công nghệ liên quan.

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về lý thuyết ước tính tư thế người 3Dthực hành tạo tư thế người 3D từ hình ảnh bằng cách sử dụng mã thực tế .


Xây dựng video về cú đánh golf
Xây dựng một mô hình thực tế 🏌️‍♀️

Bài giảng này là phiên bản tóm tắt kiến ​​thức tôi đã tích lũy được trong hai năm qua về một chủ đề tôi đã học tại Trường sau đại học về Trí tuệ nhân tạo.

Mục tiêu của bài giảng này là xây dựng một mô hình chuyên biệt cho một miền cụ thể (cú đánh golf) bằng cách xây dựng một tập dữ liệu đào tạo với các video cú đánh golf lấy từ YouTube và đào tạo một Công cụ ước tính tư thế người 3D mà không có bất kỳ dữ liệu chính xác nào.

Chúng tôi đã hạ thấp rào cản gia nhập

Sinh viên sẽ có thể trải nghiệm công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Ước tính tư thế con người 3D, vốn trước đây khó tiếp cận và khó tìm tài liệu, thông qua các giải thích chuyên sâu về các khái niệm.

Hãy theo dõi, trải nghiệm và học hỏi.

Thay vì một lớp học lý thuyết bắt đầu từ dưới lên, chúng tôi hướng đến việc giảng dạy bằng cách theo dõi. Bạn sẽ cùng nhau chạy mã đánh giá/đào tạo mô hình và trải nghiệm quá trình tạo tư thế người 3D cho hình ảnh đã chuẩn bị.

Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là “xây dựng bộ dữ liệu của riêng tôi”!

💡 Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể xây dựng tập dữ liệu và đào tạo mạng. Do đó, chúng tôi sẽ có thể đặt nền tảng cho việc lập kế hoạch cho một dịch vụ cung cấp tư thế người 3D cho các hoạt động cụ thể của con người như yoga, squat, bowling, v.v., cũng như cú đánh golf chẳng hạn!


Người chia sẻ kiến ​​thức đã tạo ra khóa học này
Xin giới thiệu “Collider” Kim Hyun-woo.

Người theo dõi tạo ra khóa học này là🥽

Tôi sẽ cung cấp cho bạn kinh nghiệm nghiên cứu và dự án dựa trên kiến ​​thức của tôi về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, kinh nghiệm trong nhiều dự án học sâu/học máy, giải thưởng cuộc thi và kinh nghiệm nghiên cứu sau đại học .

  • Tốt nghiệp thạc sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại Đại học Hàn Quốc
  • Các bài báo SCI(E), các bài thuyết trình tại hội nghị quốc tế

Xin chào, tôi là Kim Hyeon-woo, một kẻ bắt chước.
Hai năm trước, tôi đã ra mắt khóa học 'Tạo blog GitHub trong một ngày' trên Inflearn và nhiều người yêu thích khóa học của tôi.

Lúc đó, đây là lần đầu tiên tôi giảng bài nên tôi bắt đầu bài giảng với tâm thế thoải mái, nhưng vẫn còn nhiều thiếu sót ở nhiều phương diện. Tôi đã ngừng dạy học vì tôi cảm thấy mình không nhận ra được trách nhiệm nặng nề đến thế nào.
Bài giảng mà tôi đang trình bày với các bạn là bài giảng mà tôi đã cải thiện và hạn chế tối đa những thiếu sót dựa trên kinh nghiệm của mình.

Trong quá trình tốt nghiệp chương trình Thạc sĩ về Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Hàn Quốc trong hai năm, tôi đã xuất bản một bài báo về Ước tính tư thế con người 3D tại ACCV2022 (Hội nghị Châu Á về Thị giác máy tính), hội nghị lớn thứ 19 trên thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tầm nhìn máy tính và cũng đã có bài thuyết trình. Tôi có kinh nghiệm được chọn.

Tôi đã tạo ra khóa học này sau khi chứng kiến ​​nhiều người cảm thấy mệt mỏi hoặc từ bỏ việc học vì khả năng tiếp cận kém vào các lĩnh vực cụ thể của trí tuệ nhân tạo. Tôi đã kết hợp những kiến ​​thức đã học được cùng quá trình thử nghiệm và sai sót trong suốt hai năm qua vào bài giảng này.
Tôi hy vọng rằng thông qua bài giảng này, nhiều người sẽ quan tâm đến lĩnh vực Ước tính tư thế con người 3D và có được cảm giác hoàn thành mới :)


Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi không biết gì về trí tuệ nhân tạo. Tôi có thể đạt được lợi ích gì khi tham gia lớp học này?

Chắc chắn! Bài giảng này sẽ giúp bạn quan tâm hơn đến trí tuệ nhân tạo. Bạn cũng có khả năng tạo dữ liệu và mô hình của riêng mình bất kỳ lúc nào bằng cách sử dụng các mô hình bạn xây dựng.
(Đây là bài giảng mà bất kỳ ai cũng có thể tham gia nếu họ có thể sử dụng Python với kiến ​​thức trước!)

H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi tham dự buổi thuyết trình không?

Bạn sẽ cần một GPU (card đồ họa) và hệ điều hành Ubuntu.

Xin lưu ý trước rằng việc hoàn tiền không thể thực hiện được do vấn đề trên.

H. Nội dung bài học được trình bày ở mức độ nào?

Trước khi chạy mã đào tạo và đánh giá cho mô hình thực tế, chúng ta sẽ cùng nhau xem xét bài báo, nhưng thay vì dạy bạn trực tiếp lý thuyết chuyên sâu, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn những kiến ​​thức nền tảng cần biết. Tôi đã phải vật lộn trong một thời gian dài khi nghiên cứu lĩnh vực này vì tôi không có kiến ​​thức trước về nó. Tôi sẽ trình bày một cách đơn giản, giải thích những điều bạn cần biết và nội dung các câu trong bài viết này.

💾 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học

  • Để thực hành, bạn sẽ cần hệ điều hành Ubuntu, một trình soạn thảo chương trình và một card đồ họa (GPU) . Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng Visual Studio Code làm trình soạn thảo chương trình.
  • Mã nguồn được cung cấp cho sinh viên. Ngoài ra, bạn có thể dễ dàng cung cấp bất kỳ tài liệu bổ sung nào bạn cần thông qua các liên kết, v.v.
  • Yêu cầu có kiến ​​thức thành thạo về Python . Nếu bạn chưa có kinh nghiệm sử dụng Python, chúng tôi khuyên bạn nên học Python trước khi tham gia khóa học này.
  • Khóa học này được khuyến nghị cho những người đã học khóa học trí tuệ nhân tạo cơ bản hoặc học sâu .
  • Vui lòng không phân phối bài giảng và tài liệu học tập khi chưa được phép. Đây là tài liệu học tập mà tôi đã dành nhiều công sức, thời gian và tâm huyết vào đó.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Đối với những người đã chán ngắt với nhận dạng đối tượng như Yolo

  • Dành cho những người muốn xây dựng dữ liệu và ước tính tư thế từ video của riêng họ, chẳng hạn như chơi golf hoặc yoga.

  • Dành cho những ai sắp có dự án tốt nghiệp đại học hoặc cuộc thi nhưng chưa quyết định được chủ đề

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Trăn

  • Hiểu biết cơ bản về trí tuệ nhân tạo hoặc học sâu

Xin chào
Đây là

155

Học viên

6

Đánh giá

19

Trả lời

5.0

Xếp hạng

2

Các khóa học

한참 배우고있는 학생입니다.

전문적인것도, 자신있는 분야도 없습니다.

하지만 열정은 누구보다 프로입니다.

따라하면서 배우자. 모르면 일단 따라하면서 배워보자라는 마음으로 배우고 있습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

43 bài giảng ∙ (5giờ 19phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

6 đánh giá

5.0

6 đánh giá

  • hyungoolee1010님의 프로필 이미지
    hyungoolee1010

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • mj2025님의 프로필 이미지
      mj2025

      Đánh giá 8

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Tôi đã quan tâm đến phân tích dự đoán Pose Estimation trong computer vision và thật tuyệt khi có thể học các nội dung liên quan trên Inflearn. Sẽ tuyệt vời hơn nữa nếu bạn có thể tạo ra các bài giảng về những bài báo mới nhất và các lĩnh vực thể thao khác ngoài golf~ Cảm ơn bạn.

      • choking21c2316님의 프로필 이미지
        choking21c2316

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        30% đã tham gia

        • hjun0600님의 프로필 이미지
          hjun0600

          Đánh giá 3

          Đánh giá trung bình 3.7

          5

          30% đã tham gia

          • cashio219021님의 프로필 이미지
            cashio219021

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            33% đã tham gia

            Tôi không biết chủ đề nào cho đồ án tốt nghiệp đại học của mình, nhưng điều này rất hữu ích!

            2.538.600 ₫

            Khóa học khác của vvs

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!