강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Việc triển khai luận án học sâu được học thông qua triển khai U-Net với TensorFlow 2.0 - Phân tích hình ảnh y tế học sâu

Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận văn deep learning bằng cách triển khai luận án U-Net từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.

(4.5) 8 đánh giá

126 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

  • AISchool
Tensorflow
Tensorflow
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Tensorflow
Tensorflow
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.5

5.0

Soyoung

61% đã tham gia

Tôi thực sự thích nó vì bạn giải thích mọi thứ một cách chi tiết và chỉ cho tôi cách diễn giải bài báo!

5.0

이현희

100% đã tham gia

Thật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi thứ một cách bình tĩnh và từng bước một! tôi khuyên bạn nên nó

5.0

김종민

100% đã tham gia

Tôi nghĩ tôi sẽ hiểu nó tốt hơn nếu bạn giải thích nó cạnh nhau với tờ giấy và mã.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • 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 U-Net

  • Kiến thức cơ bản về miền vấn đề Phân đoạn hình ảnh theo ngữ nghĩa

  • 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 việc triển khai U-Net 😀

Triển khai các bài báo mới nhất với U-Net!

Nhiều công ty, khi tuyển dụng các nhà nghiên cứu học sâu, coi trọng kinh nghiệm triển khai các bài báo nghiên cứu tiên tiến . Hãy tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc triển khai bài báo U-Net (U-Net: Mạng tích chập để phân đoạn hình ảnh y sinh) và tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc triển khai các bài báo nghiên cứu tiên tiến .

Hiểu cấu trúc với bài báo U-Net + triển khai trực tiếp với TensorFlow 2.0!

Sau khi cùng nhau đọc bài báo về U-Net và hiểu đầy đủ về cấu trúc của U-Net✍️,
Hãy cùng tự triển khai U-Net bằng TensorFlow 2.0.👨🏻‍💻

Chúng ta sẽ đọc bài báo U-Net (U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) và triển khai mô hình U-Net từ đầu bằng TensorFlow 2.0 . Chúng ta cũng sẽ sử dụng mô hình U-Net đã triển khai để tạo mô hình phân đoạn ảnh y tế (ISBI-2012).

✅ 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 .

Giới thiệu về Học sâu với TensorFlow 2.0

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.

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬

H. Lợi ích của việc triển khai các bài báo về học sâu là gì?

Khuyến nghị cho
những người này

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

Xin chào
Đây là

9,518

Học viên

726

Đánh giá

354

Trả lời

4.6

Xếp hạng

31

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

23 bài giảng ∙ (2giờ 46phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

8 đánh giá

4.5

8 đánh giá

  • fourmodern2967님의 프로필 이미지
    fourmodern2967

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • apple34308356님의 프로필 이미지
      apple34308356

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 4.0

      4

      100% đã tham gia

      • sylee073651님의 프로필 이미지
        sylee073651

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        61% đã tham gia

        Tôi thực sự thích nó vì bạn giải thích mọi thứ một cách chi tiết và chỉ cho tôi cách diễn giải bài báo!

        • shavit0423님의 프로필 이미지
          shavit0423

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          100% đã tham gia

          Thật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi thứ một cách bình tĩnh và từng bước một! tôi khuyên bạn nên nó

          • jmkim556598님의 프로필 이미지
            jmkim556598

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            100% đã tham gia

            Tôi nghĩ tôi sẽ hiểu nó tốt hơn nếu bạn giải thích nó cạnh nhau với tờ giấy và mã.

            2.057.301 ₫

            Khóa học khác của AISchool

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!