|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/derinlemesine-python-ai-computer-vision/
课程评论：没有评论
本课程深入探讨Python在人工智能（AI）和计算机视觉（Computer Vision）领域的应用。 **课程核心内容：** * **基础概念：** 学习对象检测、边缘检测和视频检测技术，实现图像和视频的识别。 * **图像和视频处理：** 掌握图像和视频数据的处理方法，并深入理解特征提取（Feature Extraction）的概念。 * **关键库和框架：** * **OpenCV：** 用于核心的计算机视觉任务。 * **PIL/Pillow：** 用于图像处理。 * **Scikit-Learn, TensorFlow, Keras：** 用于机器学习应用。 * **图像特征提取：** 学习如何为AI准备视觉数据，这在处理文本数据的同时，是AI领域的一个高级主题。 * **适用人群：** * 对图像、视频、动画或视觉增强感兴趣，但可能不对机器学习（Machine Learning）本身不直接感兴趣的学习者。 * 希望深入学习Python在视觉领域应用的进阶Python学习者。 * **教学方式：** * 以实践应用为主，理论知识点缀。 * 教授如何开发与文本数据相关的AI应用程序，同时重点介绍所用算法的工作原理和开发者，但不会深入计算机科学或数学的底层原理，仅限于应用所需。 * **先修知识：** * 假定学习者具备Python和数据科学（Data Science）的基础知识。 * 课程会通过实践来帮助学习者巩固和提升Python及数据科学技能。 * 虽然初期的计算机视觉内容可能不需要AI或机器学习知识，但后期会涉及机器学习，因此具备基础的机器学习知识会更有帮助。 **资源：** 课程示例代码可在GitHub上“godoro-education”用户下的“python-computer-vision”仓库中找到。
Bu eğitim Python ile Articial Intelligence & Computer Vision konusu işlenmektedir. Object, Edge, Video Detection ile tanıma işlemleri gösterilmektedir. Image & Video verileriyle çalışma ve Feature Extraction açıklanmaktadır. OpenCV dışında; PIL/Pillow ile image processing; Skit-Learn, TensorFlow & Keras ile Machine Learning gösterilmektedir.Eğitim, imge süreçleme işlevlerini kapsadığı gibi görsel türde verilerin yapay zeka için hazırlanması anlamına gelen imge özellik sökme (image feature extraction) konularını da içermektedir. Bir yönüyle yapay zekanın yazı türü veriler için uygulanması anlamında ileri bir konusu olarak işlev görmektedir.Yapay us / düzenek öğrenmesi konularıyla çalışmayan; buna karşın imge (image), görüntü (video) gibi görsel konularla, dirileştirme (animation) ya da görsel geliştirme işlemleriyle ilgilenenlere de bu kurs önerilmektedir. Çünkü bilgisayar görümü için iyi bilinmeleri gerektiğinden imge türü verilerle ilgili hemen her konu burada anlatılmaktadır. Başka bir deyişle bu eğitim, Python dilinin görsel konularını kapsayan bir ileri kursu olarak işlev görmektedir.Eğitim tümüyle uygulamaları olarak yapılmaktadır. Kuramsal/Teorik konular yeri geldikçe, özet olarak verilmektedir. Python dilindeki betikliklerle yazı türü verilerle yapay zeka uygulamalarının nasıl geliştirildiği anlatılmakta; kullanılan algoritmaların nasıl geliştirildiği ve nasıl çalıştığı konusu, yalnızca onları kullanabilmek için gerektiği ölçüde anlatılmaktadır. Her yöntemin ya da algoritmanın çalışması kendi başına, bilgisayar bilimi ve matematiğin konusu olduğu için burada çok ayrıntılı olarak gösterilmemektedir. Eğitimde Python dili ve Veri Bilimi (Data Science) en başından anlatılmamakta, temel düzeyde bilindiği var sayılmaktadır. Öte yandan bu konular yeri geldikçe uygulama olarak gösterildiği için, bu eğitimle Python ve Veri Bilimi bilgilerinin ilerletilmesi sağlanmaktadır. Bu nedenle, yapay zekayla ilgilenmeyenleri de Python dilini geliştirmek için bu eğitimi almalarını öneriyoruz. Başlardaki bilgisayar görümü (computer vision) konuları için yapay zeka ya da makine öğrenmesi bilgileri gerekmese de son bölümde bu konulara girildiği için Machine Learning konusu, an azından temel düzeyde bilinmesi yararlı olur.Eğitimdeki örnekleri GitHub sitesinde godoro-education kullanıcısı altında python-computer-vision adlı depoya katıldıktan sonra görebilirsiniz.
