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 văn deep learning bằng cách triển khai luận án U-Net từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.
131 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn


Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
Soyoung
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
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
Tôi nghĩ tôi sẽ hiểu nó tốt hơn nếu bạn giải thích nó cạnh nhau với tờ giấy và mã.
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 😀
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 .
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).
👋 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
10,380
Học viên
893
Đánh giá
365
Trả lời
4.6
Xếp hạng
33
Các khóa học
Tất cả
23 bài giảng ∙ (2giờ 46phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
8 đánh giá
4.5
8 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 4.7
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 2.0
2
Trước hết là bất tiện vì âm thanh không nhất quán và chuyển từ to sang nhỏ. Và tôi thấy chất lượng bài giảng nói chung rất kém. Các nguyên tắc cơ bản hay giải thích của U-Net còn thiếu, phần giải thích trên giấy chỉ là một phần. đọc, và tổng thời lượng bài giảng thì ngắn, nhưng tại sao lại chia ra hết? Có phải là để nội dung bài giảng có vẻ mở rộng hơn không? thật lãng phí khi trả 99.000 won để tham gia khóa học. Tôi lấy nó...
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!