ML을 배우십시오 현대 객체 탐지 알고리즘 및 모델을 개발하는 법을 배웁니다.
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객체 탐지는 컴퓨터 비전의 핵심 작업입니다. 컴퓨터가 너무 무거워 질 때까지는 훌륭한 개발 역사가 너무 많습니다. 객체 탐지는 군사 응용, 도시 계획 및 환경 관리와 같은 광범위한 응용 분야의 진화론적인 단계입니다. 그럼에도 불구하고 객체의 다양한 비늘과 출현으로 인한 도전적인 작업입니다. 이 코스는 Coursera, Udemy, EDX 등의 기본 지식을 이미 갖춘 사람들을 위해 학습하는 다음 단계로 설계되었습니다. 기계 학습의 다른 지역에서 전문성을 확장하려는 사람들을 위해 설계되었습니다. 우리는 실제 프로젝트, 마스터 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를위한 준비가되므로 실제 프로젝트, 마스터 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를위한 준비가되어 있으므로 과정 완료의 몇 개월 이내에 더 나은 직업을 얻을 수 있습니다. 개발자가 개발자가되며 컴퓨터 비전 필드의 객체 탐지 작업에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 과정의 주제는 현대적인 객체 탐지 알고리즘 및 모델을 개발하는 경로를 안내하므로 컴퓨터 비전 작업에 깊은 학습 아키텍처를 적용하는 방법을 배우게됩니다. 이 영역을 연구하고보다 정확한 솔루션을 만드는 방법을 알아보십시오. 코스의 주제에는 단순한 현지화 모델 (좌표 및 마스크 기반), 단일 촬영 네트워크 (Yolo, SSD) 및 지역 제안 네트워크 (RCNN, 마스크 RCNN)를 포함합니다.

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