Applied Deep Learning in Computer Vision

Khóa học cung cấp cho học viên những kiến thức mới nhất về những tiến bộ của Deep Learning trong thị giác máy tính. Khóa học đem đến cho học viên khả năng ứng dụng kiến thức – kỹ năng sử dụng Tensorflow để giải quyết các bài toán. Qua khóa học, học viên sẽ được trải nghiệm và so sánh các phương pháp Deep Learning trong các vấn đề về thị giác máy tính với các phương pháp truyền thống. Kết thúc khóa học, học viên tự tin ứng tuyển các vị trí liên quan và sử dụng các kiến thức – kĩ năng trong công việc cá nhân và đồ án – luận văn.

Thời lượng

  • 30 giờ bài giảng
  • 60 giờ tự học

Mục tiêu khóa học

  • Hiểu rõ các vấn đề nòng cốt của Deep Learning trong thị giác máy tính
  • So sánh – biết cách sử dụng từng loại mạng trong các vấn đề cụ thể
  • Thành thạo Tensorflow 2 để cài đặt – thử nghiệm các mô hình và ứng dụng

Kiến thức đạt được sau khóa học

  • Hiểu rõ các kiến trúc mạng đặc biệt được ứng dụng trong các bài toán
  • Thành thạo sử dụng Tensorflow 2 để cài đặt các mạng liên quan
  • Sử dụng Tensorflow API để tăng tốc phát triển – kiểm thử

Kĩ năng trọng điểm

  • Cài đặt các kiến trúc mạng neural bằng tensorflow 2
  • Image Classification
  • Object Detection
  • Segmantation
  • Tạo ảnh bằng GAN – Neural Style Transfer

Công nghệ được sử dụng

  • Tensorflow
  • CNN, AlexNet, ResNet, MobileNet
  • Nhận diện khuôn mặt
  • Phân vùng vật thể: sematic và instances
  • General Adversarial Network – OCR

Đối tượng học viên

  • Điều kiện tiên quyết là phải nắm được Machine Learning, Deep Learning và Xử lý ảnh số
  • Yêu thích lĩnh vực Deep Learning, thì giác máy tính
  • Người đi làm trong lĩnh vực liên quan hoặc mong muốn làm việc trong lĩnh vực này
  • Sinh viên các khối kĩ thuật cần nâng cao kiến thức để làm đồ án, luận văn,…