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深度學習影像辨識|YOLO物件偵測全解析
近年來深度學習技術持續帶來前所未有的精度,在各種深度學習物件偵測中,YOLO物件偵測最廣泛應用於各領域所需的即時影像辨識。課程主要內容為不同YOLO模型版本的解析與應用實作,詳細教學內容為解析搭配實作並行,亦包括修改模型、調整模型、自動化調整超參數...等,呈現不同場域的影像辨識應用需求實現。
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【AI基礎思維3】用AI看見未來_電腦視覺應用
AI早已融入我們的生活,如果你還不知道AI到底是什麼、對AI有興趣但卻不知道從何開始,就讓AI基礎思維系列5門課帶你一窺AI的神奇世界吧! AI基礎思維第三門課程,我們將深入「影像辨識」世界,了解電腦如何透過演算模型去看到與辨識圖像,再用實際案例讓大家了解影像辨識可達到的成果唷!
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【尹相志深度學習實戰1】秒懂AI深度學習-基本概念篇
想學習AI人工智慧卻總找不到系統性的學習方式?尹相志老師獨家授課:AI深度學習實戰課程,結合業界實例、產業知識、重要論文,讓你一次性學習最熱門人工智慧實作和正確觀念。全系列課程主題包含:深度學習基礎概念、機器視覺、自然語言處理、強化學習,帶你逐一深入了解AI人工智慧,絕不馬虎!
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深度學習實戰-影像辨識篇
本課程將從深度學習的理論出發,在近年來最受歡迎的深度學習框架-PyTorch上使用Python撰寫模型訓練、測試以及佈署程式。 實作的部份除了基本的影像分類外,還包括物件偵測、影像分割甚至是人臉生成等應用。 這門課的最終目標是能讓學員具備打造深度學習模型的能力,以解決電腦視覺中的各種任務。
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Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰
Spark第三部曲中,老師將帶您了解機器學習原理,並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料!課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始,概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型,循序漸進的讓您從概念到實作。
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PyTorch生成模型全解析|從生成式對抗網路到擴散模型
想跟上生成模型最新發展,理解其原理,但困於論文和程式碼?本課程從生成式對抗網路原理出發,教你運用擴散模型輕鬆創造影像,10小時密集學習,深入介紹GAN和擴散模型差異,學會影像轉換、影像生成及文字轉影像等技術,還教授運用Stable Diffusion的各種變型,透過大量實作,讓你輕鬆應用各項專案。
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