Image Captioning with TensorFlow and Streamlit: A Practical Guide (bằng tiếng Anh).
Học cách xử lý trước dữ liệu hình ảnh và văn bản, xây dựng mô hình học sâu, và triển khai ứng dụng phụ đề hình ảnh của bạn bằng Streamlit.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Anh có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà máy tính có thể nhìn vào một bức ảnh và mô tả nó bằng tiếng Anh đơn giản? Xây dựng một hệ thống phụ đề hình ảnh nối liền khoảng cách giữa thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hai trong số các lĩnh vực thú vị nhất trong công nghệ hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từng bước một qua quá trình tạo ra máy tạo tiêu đề thông minh của riêng bạn từ đầu. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách học thuật ngữ cơ bản và nền tảng kiến trúc của các mô hình học sâu kết hợp bộ mã hóa hình ảnh với bộ giải mã văn bản. Từ đó, bạn sẽ viết mã Python sạch, hiện đại để xử lý trước các tập dữ liệu, huấn luyện một mô hình chuỗi-đến-chuỗi sử dụng TensorFlow, và xây dựng một giao diện web tương tác để giới thiệu công việc của bạn. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và mô hình trình tự-đến-đoạn. 2. Xử lý trước và dọn dẹp các tập dữ liệu hình ảnh bằng cách sử dụng các đường ống nhập TensorFlow hiện đại. 3. Tokenize và chuẩn bị dữ liệu văn bản với các gợi ý kiểu Python hiện đại và các thực hành tốt nhất. 4. Xây dựng và huấn luyện một mạng nơron mã hóa-decode để tạo ra văn bản từ đầu vào thị giác. 5. Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các thước đo xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiêu chuẩn. 6. triển khai mô hình huấn luyện của bạn như một ứng dụng web tương tác sử dụng Streamlit. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của mạng nơron, lớp lặp lại, và các bộ lọc đặc điểm cuộn, đảm bảo bạn có một nền tảng khái niệm vững chắc. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các hướng dẫn mã có cấu trúc đưa bạn từ dữ liệu thô đến một ứng dụng dựa trên trình duyệt có chức năng đầy đủ. Lớp học này được thiết kế cho các lập trình viên mới, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, và những người đam mê học máy muốn xây dựng một dự án danh mục đầu tư thế giới thực. Không cần kinh nghiệm trước với học sâu, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python sẽ giúp bạn có được nhiều nhất từ các ví dụ viết. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của trí tuệ nhân tạo đa phương tiện hôm nay.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 48 phút nội dung thực hành
Đánh giá
Chưa có đánh giá — hãy là người đầu tiên chia sẻ.
Học viên cũng học
🏆 Phổ biến nhất
🎓 Có chứng chỉ
Mô hình trình tự và NLP với TensorFlow trên nền tảng đám mây
Chứng chỉ
Thực hành
CLP$14.000
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Cơ bản về Tối ưu hóa LLM: Nén và Fine-Tuning
Chứng chỉ
Thực hành
CLP$14.000
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Giới thiệu về Fine-Tuning LLM với LoRA và QLoRA
Chứng chỉ
Thực hành
CLP$14.000
→
🏆 Phổ biến nhất
🎓 Có chứng chỉ
Nền tảng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn: Từ Transformer đến tinh chỉnh
Chứng chỉ
Thực hành
CLP$14.000
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất