Học OpenAI Codex qua dự án - Từ cơ bản đến nâng cao về Vibe Coding sử dụng AI
AISchool
Dành cho cả người không chuyên: Dự án thực hành Vibe Coding cùng AI
Nhập môn
Business Productivity, openai, codex
Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận án deep learning bằng cách triển khai luận án YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.
505 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
Daniel Park
Từ góc độ sử dụng học máy và học sâu trong lĩnh vực này, tôi nghĩ tôi có thể mở rộng sự nghiệp của mình từ một “nhà phát triển” bằng cách sử dụng các mô hình có cấu trúc tốt hiện có thành một “nhà nghiên cứu”. một bài giảng mở rộng khuôn khổ. Tôi có thể theo dõi các chi tiết toán học mà không bỏ sót chúng và tôi cũng có thể hiểu được quá trình dịch chúng thành mã triển khai thực tế. Ngoài bài giảng này, tôi hy vọng sẽ giới thiệu các bài giảng bao gồm các bài báo tiêu biểu như BERT hoặc GPT, hoặc các kỹ thuật phát triển mô hình được biết đến rộng rãi.
5.0
김홍직
Cảm ơn
5.0
김정윤
Tốt tốt tốt tốt
Cách đọc tài liệu deep learning
Làm thế nào để thực hiện một luận án học sâu
Hiểu biết chi tiết về cấu trúc mô hình YOLO
Kiến thức nền tảng về lĩnh vực vấn đề Phát hiện đối tượng
Cách viết mã bằng TensorFlow 2.0
Một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà nghiên cứu học sâu: khả năng triển khai các bài báo nghiên cứu mới nhất!
Học với cách triển khai YOLO 😀
Nhiều công ty, khi tuyển dụng các nhà nghiên cứu học sâu, ưu tiên kinh nghiệm triển khai các bài nghiên cứu tiên tiến . Hãy tự mình tích lũy kinh nghiệm thực tế triển khai bài nghiên cứu YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần).
Sau khi cùng nhau đọc bài báo YOLO và hiểu đầy đủ về cấu trúc YOLO✍️,
Hãy cùng chúng tôi triển khai YOLO bằng TensorFlow 2.0.👨🏻💻
Chúng ta sẽ đọc bài báo YOLO (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) và triển khai mô hình YOLO từ đầu bằng TensorFlow 2.0 . Chúng ta cũng sẽ tạo một bộ phát hiện mèo bằng mô hình YOLO đã triển khai.
👋 Khóa học này yêu cầu bạn phải có kiến thức nền tảng về TensorFlow 2.0 và các nguyên tắc cơ bản của học sâu. Vui lòng học các khóa học sau trước hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này .
Khóa học này sẽ dạy bạn những lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng TensorFlow 2.0 mới nhất.
H. Lợi ích của việc triển khai các bài báo về học sâu là gì?
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn phát triển khả năng đọc và thực hiện các bài viết deep learning
Những người muốn có được một công việc trong lĩnh vực liên quan đến nghiên cứu deep learning
Những người muốn tiến hành nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo/deep learning
Những người chuẩn bị học cao học về trí tuệ nhân tạo (AI)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python
Bài giảng tiên quyết [Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0] Kinh nghiệm khóa học
9,788
Học viên
762
Đánh giá
357
Trả lời
4.6
Xếp hạng
32
Các khóa học
Tất cả
30 bài giảng ∙ (3giờ 37phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
38 đánh giá
4.7
38 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Cảm ơn
Xin chào. Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia lớp học này! Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để tạo ra những bài giảng hài lòng hơn. chúc một ngày tốt lành!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tốt tốt tốt tốt
Xin chào. Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia lớp học! Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để tạo ra những bài giảng hài lòng hơn. chúc một ngày tốt lành!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Từ góc độ sử dụng học máy và học sâu trong lĩnh vực này, tôi nghĩ tôi có thể mở rộng sự nghiệp của mình từ một “nhà phát triển” bằng cách sử dụng các mô hình có cấu trúc tốt hiện có thành một “nhà nghiên cứu”. một bài giảng mở rộng khuôn khổ. Tôi có thể theo dõi các chi tiết toán học mà không bỏ sót chúng và tôi cũng có thể hiểu được quá trình dịch chúng thành mã triển khai thực tế. Ngoài bài giảng này, tôi hy vọng sẽ giới thiệu các bài giảng bao gồm các bài báo tiêu biểu như BERT hoặc GPT, hoặc các kỹ thuật phát triển mô hình được biết đến rộng rãi.
Cảm ơn bạn ~. Chúng tôi dự định sẽ mở nhiều bài giảng khác nhau trong tương lai, vì vậy hãy chờ đợi nhé. chúc một ngày tốt lành!
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 4.6
4
Tôi đã nghe nó như một lộ trình. Trong bản ghi âm, giọng nói được ghi quá nhỏ. Chất lượng ghi âm (âm lượng) không nhất quán theo từng bài giảng nên hơi khó chịu khi nghe giảng, mong lần sau các bạn sẽ chú ý hơn nhé ^^
xin chào~. Trước hết, chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào gây ra trong suốt khóa học. Lần sau quay phim tôi sẽ để âm thanh to hơn một chút. Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia lớp học! chúc một ngày tốt lành!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đó là một bài giảng hay
Xin chào. Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia lớp học này! Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để tạo ra những bài giảng hài lòng hơn. chúc một ngày tốt lành!
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
2.088.906 ₫