• 0945 09 09 08
  • support@hspace.vn

Deep learning for Computer Vision

Thời gian: Thời lượng: 60
Thời lượng 60 Credits
Danh mục Kỹ năng, Thị giác máy tính

Xuất hiện từ những năm 1959, tuy nhiên đến gần đây Deeplearning mới phô diễn được sức mạnh thực sự của nó  nhờ sự phát triển mạnh mẽ của phần cứng máy tính. Ban đầu được lấy cảm hứng từ các ứng dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính tuy nhiên càng về sau nó càng thể hiện sức mạnh ở nhiều lĩnh vực khác. Để hình dung deeplearning là gì hãy xem xét bài toán phát hiện khuôn mặt. Trước đây để phát hiện vị trí của một khuôn mặt trong một bức ảnh, lập trình viên phải định nghĩa các thuộc tính “thô” của khuôn mặt như phần hai mắt thì “đen” hơn so với phần giữa, phần sống mũi thường đậm màu hơn so với phía hai bên, vv. Các thuộc tính này là do lập trình viên quan sát được từ khuôn mặt và mong muốn huấn luyện máy tính tiếp thu các đặc tính này của khuôn mặt để phát hiện nó. Tuy nhiên vì là ý kiến chủ quan hoặc các thuộc tính này không mô tả hết các đặc tính của khuôn mặt nên kết quả phát hiện thường không cao. Với deeplearing các thuộc tính trên được định nghĩa dựa trên dữ liệu. Lập trình viên chỉ cần đưa vào dữ liệu và gán nhãn đâu là khuôn mặt các mô hình deeplearning sẽ tự học các thuộc tính nên cho kết quả chính xác hơn nếu có dữ liệu đủ tốt.

Nhằm mục đích giới thiệu và giải thích tại sao deeplearning lại có thể làm được như vậy chúng tôi giới thiệu khóa học Deeplearning for Computer Vision. Không chỉ có các lý thuyết khô khan, khi tham gia khóa học, học viên còn có thể tự mình xây dựng kiến trúc mạng deeplearning phổ biến, và áp dụng vào các bài toán cụ thể.

 

Phần  1: Neural networks

  • Introduction to Neural Networks
  • The Perceptron Algorithm
  • Backpropagation
  • Multi-layer Networks

Phần 2: Convolutional Neural Networks

  • Understanding Convolutions
  • CNN Building Blocks
  • Các kiến trúc cơ bản của một CNN

Phần 3: Giới thiệu các kiến trúc: LeNet, VGG, ResNet, Inception

  • Nhận dạng chữ viết tay với LeNet
  • Review VGGNet
  • Review GoogleNet
  • Review ResNets
  • Xây dựng các kiến trúc deeplearning với keras

Phần 4: Ứng dụng

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

Đội ngũ hSpace

Đội ngũ hSpace

Lĩnh Vực chuyên sâu

Deep learning for Computer Vision