在这门全面而深入的课程中，你将掌握计算机视觉的基础和高级概念，重点关注卷积神经网络（CNN）和使用TensorFlow和PyTorch的目标检测模型。这门课程旨在为你提供构建从头开始创建强大的计算机视觉应用所需的技能。

从基础到高级，学习计算机视觉、CNN、TensorFlow和PyTorch——从基础到高级掌握目标检测。

由 Krish Naik、Sourangshu Pal、Monal kumar、KRISHAI Technologies Private Limited 创建
MP4 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：全部 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：175 讲座（51 小时 46 分钟）| 大小：27.5 GB

什么你将学习

• 从基础到高级掌握CNN概念，使用TensorFlow和PyTorch进行学习。
• 学习目标检测模型，如YOLO和Faster R-CNN。
• 分步骤实施现实世界中的计算机视觉项目。
• 获得数据预处理和增强的实践经验。
• 为各种计算机视觉任务构建自定义CNN模型。
• 使用预训练模型（如ResNet和VGG）掌握迁移学习。
• 使用TensorFlow和PyTorch库获得实践技能。

要求

• 基本的Python编程理解。
• 熟悉机器学习的基本概念。
• 基本的线性代数和微积分知识。
• 理解图像数据及其结构。
• 学习计算机视觉的热情，并通过动手项目进行实践。

通过本课程，你将精通以下领域：

• 计算机视觉的介绍
• 图像数据及其结构的理解。
• 探索像素值、通道和颜色空间。
• 学习OpenCV进行图像操作和预处理。

深度学习基础知识

• 神经网络和深度学习的基本概念。
• 理解反向传播和梯度下降。
• 激活函数、损失函数和优化技术的关键概念。

卷积神经网络 (CNN)

• CNN架构及其组件的介绍。
• 理解卷积层、池化层和全连接层。
• 使用TensorFlow和PyTorch实现CNN模型。

数据增强和预处理

• 通过数据增强技术提高模型性能。
• 使用imgaug、Albumentations和TensorFlow数据管道等库。

计算机视觉的迁移学习

• 使用预训练模型（如ResNet、VGG和EfficientNet）。
• 微调和优化迁移学习模型。

目标检测模型

• 探索YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN等目标检测算法。
• 使用TensorFlow和PyTorch实现这些模型。

图像分割技术

• 理解语义分割和实例分割。
• 实现U-Net和Mask R-CNN模型。

现实世界中的项目和应用

• 构建实用的计算机视觉项目，如面部检测和识别系统、实时目标检测与网络摄像头集成、部署的图像分类管道。

适合谁参课?

这门课程适合：

• 计算机视觉基础的初学者。
• 数据科学家和机器学习工程师，希望扩展他们的技能。
• AI实践者，目标是掌握目标检测模型。
• 研究人员探索计算机视觉技术的学术项目。
• 寻找实践经验的专业人士，部署计算机视觉模型。

先决条件

在报名之前，请确保您具备：

• 基本的Python编程知识。
• 熟悉机器学习的基本概念。
• 基本的线性代数和微积分知识。
• 理解图像数据及其结构。

通过真实项目进行动手学习

本课程强调通过动手项目进行实践学习。每个模块都包括编码练习、项目实现和现实世界的示例，以确保您获得宝贵的技能。

通过本课程结束时，您将有信心使用TensorFlow和PyTorch构建、训练和部署计算机视觉模型。无论您是初学者还是有经验的实践者，本课程都将赋予您在计算机视觉领域出类的专长。

立即报名，立即将您的计算机视觉技能提升到一个新的高度！