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[中文課程] Python 深度實作 – AI 影像辨識通用解決方案

帶您實際透過 Python 、OpenCV,、Tensorflow、Keras 
打造自己的影像辨識檢測系統,
適用於各種深度學習影像辨識問題

你將學到的內容

  • 學會手寫一套影像檢測系統
  • 一整套能用於業界的影像辨識、影像處理 解決方案
  • OpenCV 函式庫用於影像辨識的正確操作流程
  • TensorflowKeras 整合實作技巧
  • 提高類神經網路效率的技巧

課程特色

  • 不照本宣科,不帶基礎語法、直接實作
  • 學會自己建立訓練資料,不再倚賴他人範例 
  • 學後能套用於個人專案,快速實踐所學
  • 業界實作經驗完全導入,重視「如何實現」

適合我嗎? 需要哪些課程準備?

適用對象

  • 想學習影像辨識、深度學習的開發者
  • 找不到合適實作教材的人

工具準備

知識準備

課程介紹 (共 4.3 小時)

學一套業界通用於「影像辨識」的解決方案

# 學後即用,「辨識物」換一下而已!

這是一套用於影像辨識問題的工作流程,這堂課將以「神魔之塔轉珠」為辨識物,透過深度學習結合各種工具,辨識轉珠種類, 學會自己動手訓練資料,得到需要的模型,並提高辨識的準確率!帶您打造一套影像辨識系統。若課後您想辨識動物、植物、或最單純的顏色,都可以透過這套實作方法辦到!可以用在任何地需要深度學習、影像辨識處理的專案上,差異只在於「辨識的目標物」不同罷了。

# 影像辨識系統的實際運作方式

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探索 深度學習,找不到「完全實作」導向的課程嗎?

# 講求實作技巧、實現方式、如何思考

相比許多基礎語法課程,搭配各種練習或小實作的課程,這堂課更偏重在實務工作層面, 將不再重複介紹基礎內容,而是將力氣放在「如何自己做」,未來也才能真正學會自己解決專案問題。

學 Keras 基本語法以及範例,還是無法解決問題嗎?

# 看範例大家都會,有能力自己寫最重要。

❌ 一般常見的線上教學方式

學習基本工具語法、介紹官網或已經現成的資料、程式範例,照本宣科的程度,幾乎接近 100%,名稱說是「實戰」,但學完後在開發遇到問題還是無解…

⭐ 這裏要教給您的是派得上用場的功夫

這堂課教給您真正的實戰開發方法,目標是讓您未來能透過這堂課所傳授的開發流程,帶您開發一套影像辨識檢測系統,實際動手解決「影像辨識」的相關問題。不再被範例綁架。脫離只會複製貼上的情況…

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學會自己訓練資料,不倚賴別人的範例!

# 自己的資料自己訓練,最靠譜!

許多的網路資源或是課程,習慣沿用已經訓練好的資料來做教學與學習,卻容易導致未來遇到問題時,因為沒有自己訓練資料、建立模型的概念,而無法解決問題。這堂課將以從零實作的方式帶您手動建立資料,自己訓練它!最後調整出需要的模型 ( Model )。

這堂課規劃的學習流程

  1. 開始深度學習前,必須熟悉的基本語法快速複習。
  2. 了解實作時的重要思路,解決深度學習、影像辨識的相關問題。
  3. 熟悉深度學習常用的工具與框架,包括 Tensorflow、Keras。
  4. 學會使用 OpenCV 函式庫 、Camera 處理影像問題。
  5. 以神魔之塔轉珠為辨識目標,進行深度學習。

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講師介紹

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課程網址  去預覽📈

 

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