Jasa Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi Python | Computer Vision PyTorch, Tensorflow2, Keras & Open CV4

Selamat datang di Computer Vision Tensorflow, Keras & PyTorch!

AI dan Deep Learning mentransformasi industri dan salah satu bagian paling menarik dari revolusi AI ini ada di Computer Vision!

Tapi apa sebenarnya Computer Vision itu dan mengapa begitu menarik? Nah, bagaimana jika Komputer dapat memahami apa yang mereka lihat melalui kamera atau gambar? Aplikasi untuk teknologi semacam itu tidak terbatas mulai dari pencitraan medis, militer, mobil tanpa pengemudi, pemantauan keamanan, analisis, keselamatan, pertanian, industri, dan manufaktur! Daftarnya tidak ada habisnya.

Permintaan pekerjaan untuk pekerja Computer Vision meroket dan biasanya para ahli di bidang ini mendapatkan tinggi. Namun, memulai di bidang ini tidaklah mudah. Ada banyak sekali informasi, banyak di antaranya sudah usang, dan banyak sekali tutorial yang lalai mengajarkan dasar-dasarnya. Pemula jadi tidak tahu harus mulai dari mana.

Aplikasi computer vision yang melibatkan Deep Learning sedang booming!

Memiliki Mesin yang dapat ‘ melihat ‘ akan mengubah dunia kita dan merevolusi hampir setiap industri di luar sana. Mesin atau robot yang dapat melihat akan dapat:

• Lakukan operasi dan analisis dan diagnosis Anda secara akurat dari pemindaian medis.
• Aktifkan mobil self-driving
• Mengubah robot secara radikal memungkinkan kita membuat robot yang dapat memasak, membersihkan, dan membantu kita dalam hampir semua tugas
• Pahami apa yang dilihat dalam video pengawasan CCTV sehingga melakukan keamanan, manajemen lalu lintas, dan sejumlah layanan lainnya
• Ciptakan Seni dengan Transfer Gaya Neural yang menakjubkan dan jenis pembuatan gambar inovatif lainnya
• Simulasikan banyak tugas seperti menua wajah, memodifikasi video langsung, dan mengganti aktor dalam film secara realistis

Kursus ini bertujuan untuk menyelesaikan semua itu!

• Diajarkan menggunakan Google Colab Notebooks (semua kode langsung berfungsi)
• Teori Visi Komputer terkini dan relevan dengan kode contoh
• Diajarkan menggunakan PyTorch dan Tensorflow Keras!

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar penting dari Visi Komputer, Visi Komputer Klasik (menggunakan OpenCV) kemudian beralih ke Pembelajaran Mendalam di mana kami membangun pengetahuan dasar kami tentang CNN dan mempelajari semua tentang topik berikut:

Panduan OpenCV terperinci yang mencakup:

• Pengoperasian dan Manipulasi Gambar
• Kontur dan Segmentasi
• Deteksi dan Pelacakan Objek Sederhana
• Penanda Wajah, Pengenalan, dan Tukar Wajah
• Implementasi OpenCV Neural Style Transfer, YOLOv3, SSD, dan colorizer gambar hitam putih
• Bekerja dengan Video dan Video Streams

Silabus Pembelajaran Mendalam Komprehensif kami meliputi:

• Klasifikasi dengan CNN
• Tinjauan terperinci tentang Analisis CNN, Kinerja visualisasi, Teknik CNN tingkat lanjut
• Transfer Pembelajaran dan Penyetelan Halus
• Jaringan Adversarial Generatif – CycleGAN, ArcaneGAN, SuperResolution, StyleGAN
• Encoder otomatis
• Transfer Gaya Neural dan Google DeepDream
• Arsitektur CNN modern termasuk Vision Transformers (ResNets, DenseNets, MobileNET, VGG19, InceptionV3, EfficientNET dan ViTs)
• Jaringan Siam untuk kesamaan gambar
• Pengenalan Wajah (Usia, Jenis Kelamin, Emosi, Etnis)
• PyTorch
• Deteksi Objek dengan YOLOv5 dan v4, EfficientDetect, SSD, R-CNN Lebih Cepat,
• Segmentasi Mendalam – MaskCNN, U-NET, SegNET, dan DeepLabV3
• Melacak dengan DeepSORT
• Generasi Palsu Dalam
• Klasifikasi Vidio
• Pengenalan Karakter Optik (OCR)
• Keterangan Gambar
• 3D Computer Vision menggunakan Point Cloud Data
• Pencitraan Medis – Analisis X-Ray dan CT-Scan
• Estimasi Kedalaman
• Membuat Computer Vision API dengan Flask
• Dan masih banyak lagi

Ini adalah kursus yang komprehensif, dipecah menjadi dua (2) bagian utama. Yang pertama adalah OpenCV (Visi Komputer Klasik) yang mendetail dan yang kedua adalah Pembelajaran Mendalam yang mendetail

Kursus ini diisi dengan proyek yang menyenangkan dan keren termasuk Proyek Visi Komputer Klasik ini:

1. Menyortir kontur berdasarkan ukuran, lokasi, menggunakannya untuk pencocokan bentuk
2. Menemukan Waldo
3. Transformasi Perspektif (CamScanner)
4. Kemiripan Gambar
5. Pengelompokan K-Means untuk warna gambar
6. Pelacakan gerak dengan MeanShift dan CAMShift
7. Aliran Optik
8. Deteksi Landmark Wajah dengan Dlib
9. Pertukaran Wajah
10. QR Code dan Barcode Mencapai
11. Penghapusan latar belakang
12. Deteksi Teks
13. OCR dengan PyTesseract dan EasyOCR
14. Mewarnai Foto Hitam Putih
15. Fotografi Komputasi dengan Inpainting dan Noise Removal
16. Buat Sketsa diri Anda menggunakan Deteksi Tepi
17. Aliran RTSP dan IP
18. Menangkap Tangkapan Layar sebagai video
19. Impor video Youtube secara langsung

Proyek Visi Komputer Pembelajaran Mendalam:

1. PyTorch & Keras CNN Tutorial MNIST
2. Kesalahan klasifikasi PyTorch & Keras dan Analisis Kinerja Model
3. PyTorch & Keras Fashion-MNIST dengan dan tanpa Regularisasi
4. Visualisasi CNN – Visualisasi Aktivasi Filter dan Filter
5. Filter Visualisasi CNN dan Pemaksimalan Kelas
6. Visualisasi CNN GradCAM GradCAMplusplus dan FasterScoreCAM
7. Replikasi LeNet dan AlexNet di Tensorflow2.0 menggunakan Keras
8. Model Pretrained PyTorch & Keras – 1 – VGG16, ResNet, Inceptionv3, MobileNetv2, SqueezeNet, WideResNet, DenseNet201, MobileMNASNet, EfficientNet, dan MNASNet
9. Akurasi Peringkat-1 dan Peringkat-5
10. PyTorch dan Keras Cats vs Dogs PyTorch – Berlatih dengan data Anda sendiri
11. Tutorial PyTorch Lightning – Pemilihan Batch dan LR, Tensorboard, Callback, mGPU, TPU, dan lainnya
12. PyTorch Lightning – Transfer Pembelajaran
13. PyTorch dan Keras Transfer Learning dan Fine Tuning
14. PyTorch & Keras Menggunakan CNN sebagai Ekstraktor Fitur
15. PyTorch & Keras – Google Deep Dream
16. PyTorch Keras – Transfer Gaya Neural + Model TF-HUB
17. PyTorch & Keras Autoencoder menggunakan Fashion-MNIST Dataset
18. PyTorch & Keras – Jaringan Permusuhan Generatif – DCGAN – MNIST
19. Keras – Super Resolution SRGAN
20. Proyek – Hasilkan_Anime_dengan_StyleGAN
21. CycleGAN – Ubah Kuda menjadi Zebra
22. Inferensi ArcaneGAN
23. Jaringan Siam PyTorch & Keras
24. Pengenalan Wajah dengan VGGFace di Keras
25. Kemiripan Wajah PyTorch dengan FaceNet
26. DeepFace – Usia, Gender, Ekspresi, Headpose, dan Pengenalan
27. Deteksi Objek – Pistol, Detektor Pistol – Berskala-YOLOv4
28. Deteksi Objek – Deteksi Topeng – Deteksi Objek TensorFlow – MobileNetV2 SSD
29. Deteksi Objek – Deteksi Bahasa Isyarat – TFODAPI – EfficientDetD0-D7
30. Deteksi Objek – Deteksi Lubang Pot dengan TinyYOLOv4
31. Deteksi Objek – Deteksi Objek Jenis Jamur – Deteksi 2
32. Deteksi Objek – Deteksi Wilayah Tangkapan Layar Situs Web – YOLOv4-Darknet
33. Deteksi Objek – Detektor Maritim Drone – Deteksi Objek Tensorflow Lebih Cepat R-CNN
34. Deteksi Objek – Deteksi Bidak Catur – YOLOv3 PyTorch
35. Deteksi Objek – Deteksi Hardhat untuk lokasi Konstruksi – EfficientDet-v2
36. Deteksi ObjekDeteksi Objek Sel Darah – YOLOv5
37. Deteksi ObjekDeteksi Objek Dokter Tanaman – YOLOv5
38. Segmentasi Gambar – Keras, U-Net dan SegNet
39. DeepLabV3 – PyTorch_Vision_Deeplabv3
40. Demo topeng R-CNN
41. Detectron2 – Topeng R-CNN
42. Latih Topeng R-CNN – Bentuk
43. Pytorch DeepSort Yolov5
44. DeepFakes – demo model orde pertama
45. Visi Transformator PyTorch
46. Vision Transformer Classifier di Keras
47. Klasifikasi Gambar menggunakan BigTransfer (BiT)
48. Estimasi Kedalaman dengan Keras
49. Pencarian Kesamaan Gambar menggunakan Pembelajaran Metrik dengan Keras
50. Keterangan Gambar dengan Keras
51. Klasifikasi Video dengan Arsitektur CNN-RNN dengan Keras
52. Klasifikasi Video dengan Transformer dengan Keras
53. Klasifikasi Point Cloud – PointNet
54. Segmentasi Point Cloud dengan PointNet
55. Klasifikasi Gambar 3D CT-Scan
56. Klasifikasi Pneumonia sinar-X menggunakan TPU
57. Peningkatan Gambar Cahaya Rendah menggunakan MIRNet
58. Captcha OCR
59. Flask Rest API – Server dan Aplikasi Web Flask
60. Detectron2 – BodyPose