Mulai dari Pemula hingga Mahir menggunakan Pembelajaran Mendalam untuk Visi Komputer (Keras, TF & Python) dengan 28 Proyek Dunia Nyata
Apa yang akan Anda pelajari
- Belajar dengan menyelesaikan 26 proyek visi komputer canggih termasuk Emosi, Klasifikasi Umur & Jender, Deteksi Tanda Bawah Tanah , Berkembang Biak, Bunga, Buah, Karakter Simpsons dan banyak lagi!
- Teknik Deep Computer Learning Advanced Advanced seperti Transfer Learning dan menggunakan model pra-terlatih (VGG, MobileNet, InceptionV3, ResNet50) di ImageNet dan membuat kembali CNN populer seperti AlexNet, LeNet, VGG, dan U-Net.
- Memahami bagaimana Neural Networks, Neural Networks Konvolusional, R-CNNs, SSD, YOLO & GAN dengan penjelasan saya yang mudah diikuti
- Biasakan diri dengan kerangka kerja lain (PyTorch, Caffe, MXNET, CV APIs), Cloud GPUs dan dapatkan gambaran umum dari World Vision World
- Cara menggunakan pustaka Python Keras untuk membangun Deep Learning Networks yang kompleks (menggunakan backend Tensorflow)
- Bagaimana cara melakukan Neural Style Transfer, DeepDream dan gunakan GANs to Age Faces hingga 60+
- Cara membuat, memberi label, membuat anotasi, melatih Kumpulan Data Anda sendiri, sempurna untuk Proyek dan Startup Universitas
- Cara menggunakan OpenCV dengan kursus opsional GRATIS dengan hampir 4 jam video
- Cara menggunakan CNN seperti U-Net untuk melakukan Segmentasi Gambar yang sangat berguna dalam aplikasi Pencitraan Medis
- Cara menggunakan TensorFlow’s Object Detection API dan Create A Custom Object Detector di YOLO
- Pengenalan Wajah dengan VGGFace
- Gunakan Cloud GPU di PaperSpace untuk Peningkatan Kecepatan 100X vs CPU
- Bangun API Visi Komputer dan Aplikasi Web dan host di AWS menggunakan EC2 Instance
Persyaratan
- Pengetahuan pemrograman dasar merupakan nilai tambah tetapi bukan keharusan
- Matematika tingkat sekolah menengah, tingkat perguruan tinggi akan menjadi bonus
- Ruang penyimpanan minimal 20GB untuk Mesin Virtual dan Kumpulan Data
- OS Windows, MacOS atau Linux
Deskripsi
Deep Learning Computer Vision ™ Gunakan Python & Keras untuk mengimplementasikan CNN, YOLO, TFOD, R-CNNs, SSD & GAN + Pengantar Gratis untuk OpenCV.
Jika Anda ingin mempelajari semua konsep terbaru dalam mengaplikasikan Deep Learning ke Computer Vision, jangan mencari lagi – ini adalah kursus untuk Anda! Anda akan mendapatkan kerangka Pembelajaran Jauh dalam Python berikut:
- Keras
- Tensorflow
- API Deteksi Objek TensorFlow
- YOLO (DarkNet dan DarkFlow)
- OpenCV
Semuanya dalam mesin virtual yang mudah digunakan, dengan semua perpustakaan sudah diinstal sebelumnya!
- Cara mengatur GPU Cloud di PaperSpace dan Melatih CIFAR10 AlexNet CNN hampir 100 kali lebih cepat!
- Bangun API Visi Komputer dan Aplikasi Web dan host di AWS menggunakan EC2 Instance!
Proyek Pengenalan Wajah & Kartu Kredit
- Kenali beberapa orang menggunakan webcam Anda
- Pengenalan Wajah pada Karakter Pertunjukan TV Teman
- Ambil gambar Kartu Kredit, ekstrak dan identifikasi angka pada kartu itu!
Aplikasi visi komputer yang melibatkan Deep Learning sedang booming!
Memiliki Mesin yang dapat ‘ melihat ‘ akan mengubah dunia kita dan merevolusi hampir setiap industri di luar sana. Mesin atau robot yang dapat melihat akan dapat:
- Lakukan operasi dan analisis dan diagnosa Anda secara akurat dari pemindaian medis.
- Aktifkan mobil self-driving
- Secara radikal mengubah robot yang memungkinkan kita membuat robot yang bisa memasak, membersihkan, dan membantu kita dengan hampir semua tugas
- Memahami apa yang dilihat dalam video pengawasan CCTV sehingga melakukan keamanan, manajemen lalu lintas dan sejumlah layanan lainnya
- Ciptakan Seni dengan Transfer Gaya Saraf yang menakjubkan dan jenis generasi gambar inovatif lainnya
- Mensimulasikan banyak tugas seperti Penuaan wajah, memodifikasi umpan video langsung dan secara realistis mengganti aktor dalam film
Perusahaan teknologi besar seperti Facebook, Google, Microsoft, Apple, Amazon, dan Tesla semuanya sangat mencurahkan milyaran untuk penelitian visi komputer.
Akibatnya, permintaan akan keahlian penglihatan komputer tumbuh secara eksponensial!
Namun, belajar visi komputer dengan Deep Learning itu sulit!
- Tutorialnya terlalu teknis dan teoretis
- Kode sudah usang
- Pemula tidak tahu harus mulai dari mana
Proyek-proyek seperti:
- Klasifikasi Digit Tulisan Tangan menggunakan MNIST
- Klasifikasi Gambar menggunakan CIFAR10
- Klasifikasi Anjing vs Kucing
- Klasifikasi Bunga menggunakan Bunga-17
- Fashion Classifier menggunakan FNIST
- Klasifikasi Berkembang Biak
- Pengelompokan Buah
- Klasifikasi Karakter Simpsons
- Menggunakan Model ImageNet Pra-terlatih untuk mengklasifikasikan 1000 objek kelas
- Klasifikasi Usia, Jenis Kelamin dan Emosi
- Menemukan Nuclei dalam Pemindaian Medis menggunakan U-Net
- Deteksi Objek menggunakan Model ResNet50 SSD yang dibangun menggunakan Deteksi Objek TensorFlow
- Deteksi Objek dengan YOLO V3
- Detektor Objek Kustom YOLO yang Mendeteksi Tanda-Tanda Tube London Underground
- DeepDream
- Transfer Gaya Saraf
- GANs – Hasilkan Digit Palsu
- GANs – Usia Menghadapi hingga 60+ menggunakan Age-cGAN
- Pengenalan Wajah
- Pembaca Digit Kartu Kredit
- Menggunakan Cloud GPU di PaperSpace
- Bangun API Visi Komputer dan Aplikasi Web dan host di AWS menggunakan EC2 Instance!
Dan Proyek OpenCV seperti:
- Sketsa Langsung
- Identifikasi Bentuk
- Menghitung Lingkaran dan Elips
- Menemukan Waldo
- Detektor Obyek Tunggal menggunakan OpenCV
- Detektor Mobil dan Pejalan Kaki menggunakan Cascade Classifiers
Jadi jika Anda ingin mendapatkan fondasi yang sangat baik dalam Computer Vision, tidak perlu mencari lagi.
Ini kursus untuk Anda!
Dalam kursus ini, Anda akan menemukan kekuatan Visi Komputer dalam Python, dan memperoleh keterampilan untuk secara dramatis meningkatkan prospek karier Anda sebagai pengembang Visi Komputer.
Untuk siapa kursus ini:
- Programmer, mahasiswa, atau siapa pun yang antusias dengan visi komputer dan pembelajaran mendalam
- Mereka yang ingin berada di garis depan pasar kerja untuk Revolusi AI
- Mereka yang memiliki ide startup atau App yang luar biasa yang melibatkan visi komputer
- Penggemar antusias yang ingin membangun aplikasi Vision Komputer yang menyenangkan
