Modul · Pemula
Dasar-Dasar Citra Digital
Gambar sebagai angka, konvolusi sebagai jumlah berbobot yang digeser, dan kenapa CNN mempelajari filternya sendiri.
- 3 pelajaran
- 48 min
- 4 simulasi
Termasuk di Computer Vision dengan Deep Learning· $9
Computer Vision di Produksi
Model di perangkat edge dan mobile, latensi kamera real-time, dan satu proyek akhir.
- Tingkat
- Menengah
- Pelajaran
- 2
- Total waktu
- 1j 16m
- Simulasi
- 2
Termasuk di Computer Vision dengan Deep Learning · $9
Tools yang dipakai
Python
PyTorch
OpenCV
Keterampilan
- Deployment edge
- Optimasi model
Yang akan Anda bisa
- Menjalankan model visi dalam batas latensi real-time
Sebelum mulai
Hanya saran, tidak pernah mengunci — Anda bisa mulai di sini.
- object-detection
Modul yang membantu lebih dulu
Silabus
2 pelajaran · 1j 16mJudul dan ringkasan setiap pelajaran terbuka untuk umum. Isi pelajarannya terbuka setelah Anda memiliki jalurnya.
Semua pelajaran di Computer Vision dengan Deep LearningDeployment di Edge dan Mobile
16 minModel kecil, kuantisasi, dan runtime untuk ponsel dan kamera.
Termasuk dalam jalurnya SimulasiProyek Akhir: Sistem Visi
1jDari dataset beranotasi sampai detektor yang berjalan dan dievaluasi.
Termasuk dalam jalurnya Simulasi
Akses seumur hidup
$9Lainnya di Computer Vision dengan Deep Learning
Modul · Menengah
Klasifikasi Gambar dengan CNN
Membangun CNN di PyTorch, transfer learning dari model pralatih, dan mengevaluasi classifier dengan jujur.
- 3 pelajaran
- 56 min
- 3 simulasi
Termasuk di Computer Vision dengan Deep Learning· $9
Modul · Menengah
Deteksi Objek
Bounding box, IoU, detektor satu tahap seperti YOLO, dan cara membaca mAP.
- 3 pelajaran
- 53 min
- 3 simulasi
Termasuk di Computer Vision dengan Deep Learning· $9
Modul · Menengah
Segmentasi Gambar
Klasifikasi per piksel: segmentasi semantik dan instance, U-Net, dan model segmentasi umum.
- 3 pelajaran
- 46 min
- 2 simulasi
Termasuk di Computer Vision dengan Deep Learning· $9