• 0945 09 09 08
  • support@hspace.vn

Machine learning for Computer Vision

Thời gian: Thời lượng: 45
Thời lượng 45 Credits
Danh mục Kỹ năng, Thị giác máy tính

Khóa học này được xây dựng nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan về machine learning cơ bản áp dụng vào lĩnh vực thị giác máy tính. Đồng thời giới thiệu một quy trình tổng quan khi làm việc với các dự án machine learning. Cung cấp kiến thức, kỹ năng vận dụng các thuật toán quan trọng trọng như Linear Regression, Logistic Regression, KNN, K-mean, Decision Tree, Random Forest, SVM, AdaBoost, PCA, SVD. Các thuật toán được giới thiệu đi kèm với các ứng dụng trong thực tế liên quan đến lĩnh vực thị giác máy tính.

Phần  1: Giới thiệu

  • Giới thiệu về machine learning

  • Phân loại các thuật toán

  • Giới thiệu ngôn ngữ lập trình python, cách cài đặt các thư viện, công cụ liên quan

Phần 2: Các thuật toán cơ bản

  • Linear regression
  • Logistic regression
  • K-Nearest Neighbor (KNN)
  • Phân cụm với K-mean
  • Naïve Bayes classifier

Phần 3: Quy trình làm việc của một dự án machine learning

  • Thu thập dữ liệu
  • Tiền xử lý dữ liệu
  • Trích xuất đặc trưng
  • Chọn lựa thuật toán, huấn luyện mô hình
  • Đánh giá mô hình
  • Điều chỉnh tham số của mô hình
  • Triển khai ứng dụng

Phần 4: Các thuật toán nâng cao

  • Decision Tree
  • Random Forest
  • Support Vector Machine
  • Boosting, AdaBoost
  • Principal Component Analysis (PCA)
  • Singlar Value Decomposition (SVD)

Phần 5: Ứng dụng

  • Bài toán phát hiện đối tượng
  • Bài toán nhận dạng đối tượng

Đội ngũ hSpace

Đội ngũ hSpace

Lĩnh Vực chuyên sâu

Mechinelearning