Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Teknik CNN Lanjutan
Membangun dan Mendeploy Model Computer Vision
Praktik dengan TensorFlow dan Google Colab
Pra-pemrosesan dan Aumentasi Gambar
Pengenalan terhadap Computer Vision
Pengenalan terhadap Jaringan Saraf Konvolusional (CNNs)
Aplikasi Nyata dari Computer Vision
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
- Penglihatan komputer dalam kesehatan, ritel, dan keamanan
- Deteksi dan pengenalan objek berbasis AI
- Menggunakan CNN untuk pengenalan wajah dan gerakan
- Teknik pra-pemrosesan gambar (skala, normalisasi, dll.)
- Menaikkan data gambar untuk pelatihan model yang lebih baik
- Menggunakan pipelien data gambar TensorFlow
- Gambaran umum tentang aplikasi penglihatan komputer
- Memahami data dan format gambar
- Tantangan dalam tugas penglihatan komputer
- Mengatur lingkungan di Google Colab
- Menggunakan TensorFlow untuk membangun model
- Membangun model CNN sederhana dalam TensorFlow
- Melatih CNN untuk klasifikasi gambar
- Menilai dan memvalidasi performa model
- Mendeploy model ke lingkungan produksi
- Transfer learning untuk CNNs
- Penyetelan lanjutan pada model yang telah dilatih
- Teknik data augmentation untuk performa yang lebih baik
- Apa itu CNNs?
- Arsitektur CNN: lapisan konvolusi, pooling, dan lapisan terhubung sepenuhnya
- Bagaimana CNN digunakan dalam penglihatan komputer
Requirements
Audiens
- Ilmuwan data
- Praktisi AI
- Pengalaman dengan pemrograman Python
- Memahami konsep deep learning
- Pengetahuan dasar tentang jaringan saraf konvolusional (CNNs)
21 Hours
Testimonials (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
