使用 Python、TensorFlow 2、OpenCV、PyQT、Qt 學習和建構口罩檢測桌面應用程式的人臉識別
從這 4.5 小時的課程，你會學到
- 使用深度學習進行口罩檢測的人臉識別
- 使用 TensorFlow 從頭開始開發人臉口罩的捲積神經網路( Convolutional Neural Network，CNN )
- 圖像大數據預處理
- 用於人臉檢測的 OpenCV
- 使用 PyQt 的電腦視覺桌面應用程式
- PyQt 基本概念
要求
- 基礎 Python 知識
- 熟悉張量流和深度學習
- 熟悉 Numpy 和 Pandas
課程說明
你將會開發的專案：
參與專案的先決條件：OpenCV
- 使用 OpenCV 進行圖像處理
第 0 節：設置專案
- 安裝 Python
- 安裝依賴項
第 1 節：資料預處理
- 收集圖像
- 僅從圖像中提取人臉
- 標記（目標輸出）圖像
- 資料預處理
- RGB均值減法圖像
第 2 節：開發深度學習模型
- 使用 OWN 深度學習模型訓練人臉識別。
- 卷積神經網路
- 模型評估
第 3 節：使用 CNN 模型進行預測
- 放在一起
第 4 節：PyQT 基礎知識
第 5 節：基於 PyQt 的桌面應用程式
概述：
我將通過安裝 Python 並在 Python 中安裝必要的程式庫( libraries )以開發端到端專案來開始課程。然後，我將教你本課程的先決條件之一，即 OpenCV 中的圖像處理技術以及圖像背後的數學概念。我們還將對圖像進行必要的圖像分析和所需的預處理步驟。然後我們將使用 OpenCV 和深度神經網路做一個關於人臉檢測的迷你專案。
有了圖像基礎的概念，我們將開始我們的專案第一階段，人臉身份識別。我將從預處理圖像開始這個階段，我們將使用深度神經網路從圖像中提取特徵。然後利用人臉的特徵，訓練不同的深度學習模型，比如卷積神經網路。我會教你人臉識別模型的模型選擇和超參數調優。
一旦我們的深度學習模型準備就緒，我們將轉到第 3 節，並編寫程式碼以使用 CNN 模型進行預測。
最後，我們將開發桌面應用程式並對實時視訊流進行預測。
你在等什麼？開始課程，親自使用機器學習、Python 開發你自己的電腦視覺 Flask 桌面應用程式專案，並將其部署在雲中。
目標受眾
任何想開發人臉識別應用程式的人
講師簡介
G Sudheer 資料科學家
我是Sudheer，從事資料科學工作，擁有在資訊科技和服務業的工作經驗。我精通機器學習、深度學習和統計演算法。我們主要從事影像處理和自然語言處理應用方面的工作。我還成功地將多個資料科學相關專案部署到AWS、Google Cloud等雲端平台即服務。
Data Science Anywhere 工程師團隊
你好，
我們是由機器學習專家和人工智慧開發人員組成的團隊，他們共同致力於推動人工智慧的發展。 當新課程發佈時，你將收到我們的來信，回答 Q&A等等。
我們在這裡幫助你保持在資料科學和技術的尖端。
謝謝，
Data Science Anywhere Team
字幕：英文
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