Computer Vision with TensorFlow: A Beginner's Practical Guide (bằng tiếng Anh).

Tầm nhìn máy tính đang thay đổi cách phần mềm tương tác với thế giới, từ kiểm tra tự động đến trợ lý thông minh. Hiểu cách xử lý dữ liệu thị giác và xây dựng mạng nơron bây giờ là một kỹ năng thiết yếu cho các nhà phát triển AI tham vọng. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu đến một người thực hành tự tin có khả năng thiết kế, đào tạo và kiểm tra các mô hình thị giác máy tính. Bạn sẽ nắm vững các nền tảng của việc biểu diễn hình ảnh và xây dựng các mạng nơron hiện đại bằng TensorFlow. Bạn sẽ học: Hiểu thuật ngữ cơ bản về thị giác máy tính, xử lý trước hình ảnh và biểu diễn điểm ảnh; Tạo mạng nơron cuộn (CNN) từ đầu bằng TensorFlow và Keras; Ứng dụng kỹ thuật đường ống dữ liệu hiện đại với tf.data để huấn luyện mô hình hiệu quả; Thực hiện học chuyển giao bằng cách sử dụng mô hình được huấn Các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như chính xác, chính xác và nhớ lại; Cấu hình các chiến lược tăng cường hình ảnh để ngăn chặn mô hình quá phù hợp. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cốt lõi của hình ảnh kỹ thuật số và mạng nơron cơ bản, sau đó tiến hành xây dựng các lớp convolutional, sử dụng các mô hình được đào tạo trước, và tối ưu hóa các đường ống. Mỗi khái niệm được giải thích qua văn bản viết chi tiết và các đoạn mã thực thi rõ ràng. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu với thị giác máy tính và học máy. Không cần kinh nghiệm trước với học sâu, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của thị giác máy tính trong các dự án của bạn.