Việc triển khai bài viết học sâu được học thông qua việc triển khai YOLO với TensorFlow 2.0
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.
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 😀
Triển khai các văn bản mới nhất, cùng với 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).
Hiểu cấu trúc bằng bài báo YOLO + triển khai trực tiếp bằng TensorFlow 2.0!
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.
✅ Bài giảng của người chơi
👋 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 .
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.
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!
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!
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!