Thị Giác Máy Tính

Cho phép máy móc nhìn và diễn giải thế giới hình ảnh. Tìm hiểu về phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn bằng deep learning.

8 courses

Thị giác máy tính bằng Python: Ứng dụng OpenCV và Học sâu

Nắm vững kỹ thuật xử lý ảnh, phát hiện đối tượng và mô hình học sâu bằng Python và OpenCV để xây dựng các ứng dụng hình ảnh thông minh từ đầu.
★ 4.5 (1,047)

Mạng nơ-ron tích chập trong Python: CNN cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nắm vững mạng CNN bằng Python và TensorFlow để xây dựng các mô hình phân loại hình ảnh và phân tích văn bản mạnh mẽ cho các ứng dụng khoa học dữ liệu thực tế.
★ 4.4 (7,279)

Học sâu cho thị giác máy tính: Từ mạng CNN đến mạng GAN

Xây dựng các mô hình thực tiễn cho việc phát hiện đối tượng, chuyển đổi phong cách thần kinh và tạo ảnh bằng Python, Keras và TensorFlow.
★ 4.7 (7,100)

Thị giác máy tính và mạng nơ-ron tích chập (CNN) với TensorFlow

Xây dựng và tối ưu hóa mạng nơ-ron tích chập để nhận dạng hình ảnh bằng TensorFlow và các kỹ thuật thị giác máy tính hiện đại.
★ 4.7 (8,223)

Mạng nơron cuộn cho người mới bắt đầu

Học các nền tảng của thị giác máy tính và học cách xây dựng các mạng nơron có thể phân tích và nhận diện hình ảnh.
★ 4.9 (1,473)

Giới thiệu về CNN với Python: Xây dựng và Huấn luyện Mô hình

Bắt đầu hành trình học sâu của bạn bằng cách học cách thiết kế, huấn luyện và đánh giá Mạng nơ-ron tích chập (CNN) bằng các phương pháp Python hiện đại.
★ 4.7 (19)

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Deep Learning cho Phân loại hình ảnh

Trang bị cho bạn khả năng hiểu, xây dựng và đánh giá các mô hình deep learning cho các tác vụ phân loại hình ảnh khác nhau, bắt đầu từ những kiến thức cơ bản.
★ 4.9 (19)

Deep Learning for Computer Vision: Anomaly Detection and Data Synthesis

Learn to build computer vision models to detect image anomalies, automate labeling, and generate synthetic training data even with limited datasets.
★ 4.9 (15)