Computer Vision and Machine Learning with MATLAB (bằng tiếng Anh).

Hình ảnh kỹ thuật số chứa rất nhiều dữ liệu, nhưng để biến các điểm ảnh thành những thông tin hữu ích cần phải có những kỹ năng học máy đặc biệt. Chương trình này hướng dẫn bạn qua chu kỳ học máy, cho phép bạn biến đổi dữ kiện hình ảnh thô thành các hệ thống thông minh có thể nhận diện các mẫu và tìm vị trí đối tượng tự động. Bạn sẽ học cách hiểu cấu trúc dữ liệu ảnh cơ bản và thực hiện các thuật toán phát hiện cao cấp. Cuối khóa học, bạn sẽ có khả năng quản lý việc chuẩn bị dữ kiện, huấn luyện các mô hình cho các tác vụ nhận diện cụ thể, và đánh giá hiệu suất của chúng bằng cách sử dụng các thước đo tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của xử lý hình ảnh kỹ thuật số và học máy. - Chuẩn bị và dán nhãn các tập dữ liệu hình ảnh để huấn luyện mô hình thị giác máy tính mạnh mẽ. - Xây dựng hệ thống phân loại hình ảnh sử dụng kiến trúc mạng nơron convolutional hiện đại. - Thực hiện các quy trình phát hiện đối tượng để xác định và tìm các mục cụ thể trong một hình ảnh. - Ứng dụng các kỹ thuật học chuyển giao để tận dụng các mô hình được đào tạo trước để phát triển nhanh hơn. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số tiêu chuẩn như chính xác và chính xác-nhớ lại. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và xử lý dữ liệu trước khi chuyển sang các công việc thực tế để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình. Bạn sẽ khám phá cách các kỹ thuật này áp dụng cho các trường hợp như nhận dạng biển báo đường phố và phát hiện các lỗi vật liệu thông qua các giải thích bằng văn bản và các bài tập dựa trên mã. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong kỹ thuật, khoa học, hoặc phân tích dữ liệu muốn bắt đầu sử dụng công cụ thị giác máy tính. Không cần kinh nghiệm trước đó với học máy. Bắt đầu xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính của riêng bạn thông qua hướng dẫn rõ ràng, dựa trên văn bản.