Học sâu cho thị giác máy tính (Deep learning for computer vision)
SoICT
Giới thiệu về khóa học
Khoá học này có mục tiêu giúp người học nắm được những kiến thức cơ bản về học máy, học sâu, và ứng dụng của học sâu trong thị giác máy tính.
Đối tượng hướng tới của khoá học này là những học viên chưa có kiến thức về học máy cũng như thị giác máy tính. Học viên sẽ được hướng dẫn thực hành trên Google Colab để xây dựng các ứng dụng học máy hay thị giác máy tính đơn giản với các bài toán phân loại, nhận dạng đối tượng, phân đoạn ảnh…
Sau khi học khoá học này, học viên có kiến thức cơ bản về học máy, học sâu, và thị giác máy tính để phục vụ cho các bài toán thực tế của học viên cũng như có thể theo tiếp những khoá học ở mức độ cao hơn
Nội dung khóa học
Khoá học cung cấp cho học viên những khái niệm cơ bản về:
- Học máy: các thuật toán học có giám sát, học không giám sát, mạng nơ-ron, RNN, LSTM- Học sâu: kiến trúc mạng CNN, các loại mạng CNN nổi tiếng, transfer learning
- Thị giác máy tính: Khái niệm về ảnh số, các bài toán phổ biến trong thị giác máy tính
- Sử dụng học sâu trong thị giác máy tính với các bài toán: nhân dạng đối tượng, phân đoạn đối tượng với dữ liệu đầu vào là ảnh.