Jasa Pembuatan Python | Computer Vision PyTorch, Tensorflow2, Keras & Open CV4
Apa yang akan Anda pelajari
-
Semua teori dan konsep Computer Vision utama!
-
Pelajari cara menggunakan PyTorch, TensorFlow 2.0, dan Keras untuk tugas Computer Vision Deep Learning
-
OpenCV4 secara detail, mencakup semua konsep utama dengan banyak kode contoh
-
Semua Kode Kursus berfungsi sebagai pendamping Google Colab Python Notebooks
-
Pelajari semua Kerangka Deteksi Objek utama dari YOLOv5, hingga R-CNN, Detectron2, SSD, EfficientDetect, dan banyak lagi!
-
Segmentasi Mendalam dengan U-Net, SegNet, dan DeepLabV3
-
Pahami apa yang ‘dilihat’ CNN dengan Memvisualisasikan Aktivasi Berbeda dan menerapkan GradCAM
-
Generative Adverserial Networks (GANs) & Autoencoder – Menghasilkan Digit, Karakter Anime, Mengubah Gaya, dan mengimplementasikan Resolusi Super
-
Melatih, menyempurnakan, dan menganalisis Pengklasifikasi Anda sendiri
-
Pengenalan Wajah bersama dengan Jenis Kelamin, Usia, Emosi dan Deteksi Etnis
-
Transfer Gaya Neural dan Google Deep Dream
-
Transfer Pembelajaran, Penyesuaian Halus, dan Teknik CNN Tingkat Lanjut
-
Desain CNN modern yang penting seperti ResNets, InceptionV3, DenseNet, MobileNet, EffiicentNet, dan banyak lagi!
-
Melacak dengan DeepSORT
-
Jaringan Siam, Pengenalan dan Analisis Wajah (Usia, Jenis Kelamin, Emosi, dan Etnis)
-
Teks Gambar, Estimasi Kedalaman, dan Pengubah Visi
-
Klasifikasi dan Segmentasi Point Cloud (data 3D).
-
Membuat Computer Vision API dan Web App menggunakan Flask
Persyaratan
-
Tidak ada pengalaman pemrograman
-
Matematika dasar SMA
-
Koneksi internet
Keterangan
Selamat datang di Computer Vision Tensorflow, Keras & PyTorch!
AI dan Deep Learning mentransformasi industri dan salah satu bagian paling menarik dari revolusi AI ini ada di Computer Vision!
Tapi apa sebenarnya Computer Vision itu dan mengapa begitu menarik? Nah, bagaimana jika Komputer dapat memahami apa yang mereka lihat melalui kamera atau gambar? Aplikasi untuk teknologi semacam itu tidak terbatas mulai dari pencitraan medis, militer, mobil tanpa pengemudi, pemantauan keamanan, analisis, keselamatan, pertanian, industri, dan manufaktur! Daftarnya tidak ada habisnya.
Permintaan pekerjaan untuk pekerja Computer Vision meroket dan biasanya para ahli di bidang ini mendapatkan tinggi. Namun, memulai di bidang ini tidaklah mudah. Ada banyak sekali informasi, banyak di antaranya sudah usang, dan banyak sekali tutorial yang lalai mengajarkan dasar-dasarnya. Pemula jadi tidak tahu harus mulai dari mana.
Aplikasi computer vision yang melibatkan Deep Learning sedang booming!
Memiliki Mesin yang dapat ‘ melihat ‘ akan mengubah dunia kita dan merevolusi hampir setiap industri di luar sana. Mesin atau robot yang dapat melihat akan dapat:
- Lakukan operasi dan analisis dan diagnosis Anda secara akurat dari pemindaian medis.
- Aktifkan mobil self-driving
- Mengubah robot secara radikal memungkinkan kita membuat robot yang dapat memasak, membersihkan, dan membantu kita dalam hampir semua tugas
- Pahami apa yang dilihat dalam video pengawasan CCTV sehingga melakukan keamanan, manajemen lalu lintas, dan sejumlah layanan lainnya
- Ciptakan Seni dengan Transfer Gaya Neural yang menakjubkan dan jenis pembuatan gambar inovatif lainnya
- Simulasikan banyak tugas seperti menua wajah, memodifikasi video langsung, dan mengganti aktor dalam film secara realistis
Kursus ini bertujuan untuk menyelesaikan semua itu!
- Diajarkan menggunakan Google Colab Notebooks (semua kode langsung berfungsi)
- Teori Visi Komputer terkini dan relevan dengan kode contoh
- Diajarkan menggunakan PyTorch dan Tensorflow Keras!
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar penting dari Visi Komputer, Visi Komputer Klasik (menggunakan OpenCV) kemudian beralih ke Pembelajaran Mendalam di mana kami membangun pengetahuan dasar kami tentang CNN dan mempelajari semua tentang topik berikut:
Panduan OpenCV terperinci yang mencakup:
- Pengoperasian dan Manipulasi Gambar
- Kontur dan Segmentasi
- Deteksi dan Pelacakan Objek Sederhana
- Penanda Wajah, Pengenalan, dan Tukar Wajah
- Implementasi OpenCV Neural Style Transfer, YOLOv3, SSD, dan colorizer gambar hitam putih
- Bekerja dengan Video dan Video Streams
Silabus Pembelajaran Mendalam Komprehensif kami meliputi:
- Klasifikasi dengan CNN
- Tinjauan terperinci tentang Analisis CNN, Kinerja visualisasi, Teknik CNN tingkat lanjut
- Transfer Pembelajaran dan Penyetelan Halus
- Jaringan Adversarial Generatif – CycleGAN, ArcaneGAN, SuperResolution, StyleGAN
- Encoder otomatis
- Transfer Gaya Neural dan Google DeepDream
- Arsitektur CNN modern termasuk Vision Transformers (ResNets, DenseNets, MobileNET, VGG19, InceptionV3, EfficientNET dan ViTs)
- Jaringan Siam untuk kesamaan gambar
- Pengenalan Wajah (Usia, Jenis Kelamin, Emosi, Etnis)
- PyTorch
- Deteksi Objek dengan YOLOv5 dan v4, EfficientDetect, SSD, R-CNN Lebih Cepat,
- Segmentasi Mendalam – MaskCNN, U-NET, SegNET, dan DeepLabV3
- Melacak dengan DeepSORT
- Generasi Palsu Dalam
- Klasifikasi Vidio
- Pengenalan Karakter Optik (OCR)
- Keterangan Gambar
- 3D Computer Vision menggunakan Point Cloud Data
- Pencitraan Medis – Analisis X-Ray dan CT-Scan
- Estimasi Kedalaman
- Membuat Computer Vision API dengan Flask
- Dan masih banyak lagi
Ini adalah kursus yang komprehensif, dipecah menjadi dua (2) bagian utama. Yang pertama adalah OpenCV (Visi Komputer Klasik) yang mendetail dan yang kedua adalah Pembelajaran Mendalam yang mendetail
Kursus ini diisi dengan proyek yang menyenangkan dan keren termasuk Proyek Visi Komputer Klasik ini:
- Menyortir kontur berdasarkan ukuran, lokasi, menggunakannya untuk pencocokan bentuk
- Menemukan Waldo
- Transformasi Perspektif (CamScanner)
- Kemiripan Gambar
- Pengelompokan K-Means untuk warna gambar
- Pelacakan gerak dengan MeanShift dan CAMShift
- Aliran Optik
- Deteksi Landmark Wajah dengan Dlib
- Pertukaran Wajah
- QR Code dan Barcode Mencapai
- Penghapusan latar belakang
- Deteksi Teks
- OCR dengan PyTesseract dan EasyOCR
- Mewarnai Foto Hitam Putih
- Fotografi Komputasi dengan Inpainting dan Noise Removal
- Buat Sketsa diri Anda menggunakan Deteksi Tepi
- Aliran RTSP dan IP
- Menangkap Tangkapan Layar sebagai video
- Impor video Youtube secara langsung
Proyek Visi Komputer Pembelajaran Mendalam:
- PyTorch & Keras CNN Tutorial MNIST
- Kesalahan klasifikasi PyTorch & Keras dan Analisis Kinerja Model
- PyTorch & Keras Fashion-MNIST dengan dan tanpa Regularisasi
- Visualisasi CNN – Visualisasi Aktivasi Filter dan Filter
- Filter Visualisasi CNN dan Pemaksimalan Kelas
- Visualisasi CNN GradCAM GradCAMplusplus dan FasterScoreCAM
- Replikasi LeNet dan AlexNet di Tensorflow2.0 menggunakan Keras
- Model Pretrained PyTorch & Keras – 1 – VGG16, ResNet, Inceptionv3, MobileNetv2, SqueezeNet, WideResNet, DenseNet201, MobileMNASNet, EfficientNet, dan MNASNet
- Akurasi Peringkat-1 dan Peringkat-5
- PyTorch dan Keras Cats vs Dogs PyTorch – Berlatih dengan data Anda sendiri
- Tutorial PyTorch Lightning – Pemilihan Batch dan LR, Tensorboard, Callback, mGPU, TPU, dan lainnya
- PyTorch Lightning – Transfer Pembelajaran
- PyTorch dan Keras Transfer Learning dan Fine Tuning
- PyTorch & Keras Menggunakan CNN sebagai Ekstraktor Fitur
- PyTorch & Keras – Google Deep Dream
- PyTorch Keras – Transfer Gaya Neural + Model TF-HUB
- PyTorch & Keras Autoencoder menggunakan Fashion-MNIST Dataset
- PyTorch & Keras – Jaringan Permusuhan Generatif – DCGAN – MNIST
- Keras – Super Resolution SRGAN
- Proyek – Hasilkan_Anime_dengan_StyleGAN
- CycleGAN – Ubah Kuda menjadi Zebra
- Inferensi ArcaneGAN
- Jaringan Siam PyTorch & Keras
- Pengenalan Wajah dengan VGGFace di Keras
- Kemiripan Wajah PyTorch dengan FaceNet
- DeepFace – Usia, Gender, Ekspresi, Headpose, dan Pengenalan
- Deteksi Objek – Pistol, Detektor Pistol – Berskala-YOLOv4
- Deteksi Objek – Deteksi Topeng – Deteksi Objek TensorFlow – MobileNetV2 SSD
- Deteksi Objek – Deteksi Bahasa Isyarat – TFODAPI – EfficientDetD0-D7
- Deteksi Objek – Deteksi Lubang Pot dengan TinyYOLOv4
- Deteksi Objek – Deteksi Objek Jenis Jamur – Deteksi 2
- Deteksi Objek – Deteksi Wilayah Tangkapan Layar Situs Web – YOLOv4-Darknet
- Deteksi Objek – Detektor Maritim Drone – Deteksi Objek Tensorflow Lebih Cepat R-CNN
- Deteksi Objek – Deteksi Bidak Catur – YOLOv3 PyTorch
- Deteksi Objek – Deteksi Hardhat untuk lokasi Konstruksi – EfficientDet-v2
- Deteksi ObjekDeteksi Objek Sel Darah – YOLOv5
- Deteksi ObjekDeteksi Objek Dokter Tanaman – YOLOv5
- Segmentasi Gambar – Keras, U-Net dan SegNet
- DeepLabV3 – PyTorch_Vision_Deeplabv3
- Demo topeng R-CNN
- Detectron2 – Topeng R-CNN
- Latih Topeng R-CNN – Bentuk
- Pytorch DeepSort Yolov5
- DeepFakes – demo model orde pertama
- Visi Transformator PyTorch
- Vision Transformer Classifier di Keras
- Klasifikasi Gambar menggunakan BigTransfer (BiT)
- Estimasi Kedalaman dengan Keras
- Pencarian Kesamaan Gambar menggunakan Pembelajaran Metrik dengan Keras
- Keterangan Gambar dengan Keras
- Klasifikasi Video dengan Arsitektur CNN-RNN dengan Keras
- Klasifikasi Video dengan Transformer dengan Keras
- Klasifikasi Point Cloud – PointNet
- Segmentasi Point Cloud dengan PointNet
- Klasifikasi Gambar 3D CT-Scan
- Klasifikasi Pneumonia sinar-X menggunakan TPU
- Peningkatan Gambar Cahaya Rendah menggunakan MIRNet
- Captcha OCR
- Flask Rest API – Server dan Aplikasi Web Flask
- Detectron2 – BodyPose
Untuk siapa kursus ini:
- Mahasiswa Perguruan Tinggi/Universitas dari semua tingkatan Sarjana (sangat membantu bagi mereka yang mengerjakan proyek)
- Pengembang dan Insinyur Perangkat Lunak ingin bertransisi ke Computer Vision
- Start up founder ingin belajar bagaimana mengimplementasikan ide besar mereka
- Penghobi dan bahkan siswa sekolah menengah yang ingin memulai Computer Vision