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이 번들 정보

새로운 데이터 및 AI 번들 작업을 통해 핵심 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘에 대한 노하우를 경험하십시오.

18 개의 새로운 번들 번들이 포함 된이 직관적 인 20 개의 eBook 모음에서 강력하고 정확하며 실시간 Computer Vision 응용 프로그램을 만들 수있는 기술과 지식을 습득하고 새로운 기능에 대해 배울 수 있습니다. OpenCV 4의 잠재력과 그 이상!

데이터 및 AI 번들 작업 중 하나를 선택하면 Python에서 자연어 처리 사용, Keras 2.x를 사용한 딥 러닝 및 신경망 방법론 학습 등의 주제 영역에 초점을 맞춘 5 개의 eBook을 얻을 수 있습니다. .

OpenCV 4 용 기계 학습을 사용하면 유용한 팁과 모범 사례를 통해 고성능 기계 학습 모델을 구현하고 이미지 처리를위한 핵심 기계 학습 개념을 이해하고 기계 학습 및 딥 러닝에 대한 이론을 탐구하는 기술을 습득 할 수 있습니다 알고리즘 설계.

이 컬렉션의 2 단계에 참여하기로 결정한 경우 추가 5 개의 eBook과 함께 1 단계 콘텐츠가 제공되며, Python 프로그래밍 및 이미지 처리에 대한 배경 지식이있는 사용자에게 이상적인 실습 가이드에 중점을 둡니다. Computer Vision에서 알고리즘을 배우고 응용 프로그램을 만들고 사용자 지정하려고합니다.

TensorFlow 2를 사용한 실습 컴퓨터 비전을 통해 TensorFlow 2 및 Keras로 심층 신경망을 구축, 교육 및 제공하는 방법을 발견하고 객체 감지 및 비디오 분석과 같은 광범위한 애플리케이션에 최신 솔루션을 적용 할 수 있습니다. 이 안내서는 자율 주행 자동차 및 얼굴 감정 인식 시스템을 개발할 때 문제를 해결하고 트랜스퍼 학습, GAN 및 도메인 적응을 통해 애플리케이션 성능을 향상시키려는 사용자를위한 안내서입니다.

데이터 및 AI 번들 작업의 3 단계를 선택하면이 환상적인 컬렉션이 제공하는 20 개의 전자 책을 모두받을 수 있습니다. 이 계층은 Java 및 Python으로 처리 할 때 기술을 크게 향상시킬뿐만 아니라 OpenCV 4의 잠재력을 최대한 활용합니다.

Python을 사용한 실습 이미지 처리는 컴퓨터 비전 엔지니어와 머신 러닝 개발자에게 완벽합니다. 이미지 처리를 위해 감독 / 비 관리 머신 러닝 알고리즘을 구현하고 이미지 분류, 분할, 딥 러닝 모델을 사용하여 Python 코드 작성에 대한 통찰력을 제공합니다. 물체 감지 및 스타일 전송.

또한 CNN 및 RNN과 같은 강력한 딥 러닝 아키텍처로 NLP 모델을 잃어 버릴 수있는 Python을 사용한 Hands-On Natural Language Processing도 있습니다. 산술 연산을 수행하기 위해 훈련을 통해 단어를 벡터로 변환하는 방법을 이해하고 딥 러닝 모델을 훈련시켜 트윗과 뉴스의 분류를 감지하는 방법을 이해합니다.

이 번들에 포함 된 모든 eBook은 EPUB, MOBI 및 PDF 형식으로 제공됩니다.

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