Computer Vision Foundations: From Pixels to Modern Deep Learning (bằng tiếng Anh).

Tầm nhìn máy tính là lực đẩy đằng sau các công nghệ hiện đại như hệ thống tự động, nhận diện khuôn mặt và chẩn đoán tự động. Hiểu cách máy tính giải thích dữ liệu thị giác là bước đầu tiên để xây dựng phần mềm thông minh. Lớp học viết này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của thị giác máy tính, bắt đầu từ cách các hình ảnh kỹ thuật số được biểu diễn như dữ liệu và kết thúc với kiến trúc học sâu hiện đại. Bạn sẽ phát triển một khung khái niệm mạnh mẽ để chuẩn bị cho bạn làm việc với các thư viện phổ biến và thiết kế các giải pháp dựa trên tầm nhìn của riêng bạn. Bạn sẽ học được gì: Hiểu cách các hình ảnh kỹ thuật số được biểu diễn, lưu trữ và thao tác như các lưới điểm ảnh; Ứng dụng các kỹ năng xử lý hình ảnh cổ điển như lọc, phát hiện cạnh và chuyển đổi không gian màu; Giải thích các nền tảng của việc trích xuất tính năng và phát hiện đối tượng trong dữ liệu thị giác; Tìm hiểu kiến trúc cốt lõi của Convolutional Mạng nơron và cách chúng học các mô hình thị giác; Tìm hiểu các tiến bộ hiện đại trong thị giác máy tính, bao gồm học chuyển giao và mô hình ngôn ngữ thị giác. Chương trình học bắt đầu với toán học hình ảnh cơ bản và kỹ thuật xử lý cổ điển trước khi chuyển sang học máy và kiến trúc mạng nơron hiện đại. Bạn sẽ tiến hành từ thao tác điểm ảnh cơ bản đến hiểu cách các mô hình hiện đại phân tích các cảnh phức tạp. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển phần mềm, và các nhà khoa học dữ liệu tham vọng muốn có một sự giới thiệu khái niệm vững chắc về thị giác máy tính mà không cần một nền tảng toán học tiên tiến. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của trí tuệ nhân tạo thị giác hôm nay.