Learn ML

คำอธิบาย

การตรวจจับวัตถุเป็นงานหลักใน Computer Vision มีประวัติการพัฒนามายาวนาน ตั้งแต่สมัยที่คอมพิวเตอร์มีน้ำหนักมากเกินกว่าจะพกพาไปไหนมาไหนได้ การตรวจจับวัตถุเป็นขั้นตอนวิวัฒนาการสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การใช้งานทางทหาร การวางผังเมือง และการจัดการสิ่งแวดล้อม อย่างไรก็ตาม มันเป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากขนาดและรูปลักษณ์ที่แตกต่างกันของวัตถุ

หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบให้เป็นขั้นตอนต่อไปของการเรียนรู้สำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานจาก Coursera, Udemy, edX เป็นต้น และสำหรับผู้ที่ต้องการขยายความเชี่ยวชาญในด้านอื่นของ Machine Learning เรากำลังเชื่อมช่องว่างระหว่างทฤษฎีและความรู้เชิงปฏิบัติ ดังนั้นคุณจะพร้อมสำหรับโครงการในชีวิตจริง ต้นแบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลภาพ และได้งานที่ดีขึ้นภายในไม่กี่เดือนหลังจากจบหลักสูตร

มันถูกสร้างขึ้นโดยนักพัฒนาเพื่อนักพัฒนาและให้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับงานการตรวจจับวัตถุในฟิลด์การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หัวข้อของหลักสูตรจะแนะนำคุณตลอดเส้นทางของการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองการตรวจจับวัตถุที่ทันสมัย ​​ดังนั้น คุณจะได้เรียนรู้การใช้สถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกกับงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ค้นพบวิธีดำเนินการวิจัยในพื้นที่นี้และสร้างโซลูชันที่แม่นยำยิ่งขึ้น หัวข้อของหลักสูตรประกอบด้วยโมเดลการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นอย่างง่าย (ตามพิกัดและมาสก์) เครือข่ายยิงครั้งเดียว (Yolo, SSD) และเครือข่ายข้อเสนอระดับภูมิภาค (RCNN ที่เร็วกว่า, หน้ากาก RCNN)