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NT390 特價中
使用 Python & Keras 做28個專案-臉部識別，情緒，年齡，性別，物件偵測，臉部老化及更多
你會學到以下的 Python 深度學習框架:
Keras
Tensorflow
TensorFlow Object Detection API
YOLO (DarkNet and DarkFlow)
OpenCV
所有的程式庫都預先安裝在一個易於使用的虛擬機器！
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/
🔥 NT330 特價中
課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
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NT530 特價中
從這 14 小時的課程，你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案，包括情感，年齡和性別分類，倫敦地下標誌檢測，猴子品種，鮮花，水果，辛普森人物，還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術，如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG，MobileNet，InceptionV3，ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs，例如 AlexNet，LeNet，VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路，卷積神經網路，R-CNNs，SSDs，YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU，並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer )，DeepDream 和使用 GANs ，可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立，標註，註釋，訓練您自己的影像資料集，完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割，這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
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tensorflow keras 深度學習 在 Tensorflow+Keras深度學習人工智慧實務應用 - Facebook 的必吃
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