越来越多的地方正在使用计算机视觉。从增强安全系统到改进医疗保健诊断，计算机视觉技术正在彻底改变多个行业。
## 课程先睹为快
本课程经过精心设计，涵盖了广泛的主题，从张量和变量的基础知识到高级深度学习模型的实现，以应对人类情感检测和图像生成等复杂任务。
在介绍了先决条件并讨论了学习者可以从课程中得到什么之后，第一部分侧重于张量和变量的基础方面。您将了解基础知识、初始化和转换、索引以及常见的 TensorFlow 函数。这些主题扩展到涵盖参差不齐、稀疏和弦张量的有趣概念，为构建神经网络奠定了基础。
当您进入神经网络世界时，您将从预测汽车价格开始。这个实际项目涉及从数据准备到测量模型性能的步骤，它将提供对线性回归模型、错误制裁以及训练和优化技术的理解。
然后，本课程深入研究卷积神经网络 (ConvNets)，它对图像数据特别有用。您将使用 ConvNets 诊断疟疾，这项任务包括数据准备、可视化和处理，并学习如何使用 TensorFlow 构建 ConvNets。在此过程中，您将探索二元交叉熵损失、模型训练和评估，以及在 Google Drive 上保存和加载模型。
还详细讨论了 TensorFlow 中的高级主题，例如自定义损失和度量、急切和图形模式以及自定义训练循环。本课程的很大一部分致力于提高模型性能、评估分类模型以及使用数据增强技术来提高数据的质量和多样性。
本课程继续探索应用于人类情绪检测项目的现代卷积神经网络，如 AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet 和 EfficientNet。此外，该课程还通过可视化中间层和使用 Gradcam 方法来说明这些模型的黑匣子。
有一个很棒的部分专门介绍 Transformers in Vision，从头开始理解和构建 Vision Transformers (ViT)，以及微调 Huggingface ViT。本节包括使用权重和偏差工具进行的实践培训，用于实验跟踪、超参数调整、数据集和模型版本控制，称为 MLOps。
最后，课程以模型部署中的重要主题结束，包括将 TensorFlow 模型转换为 Onnx 格式、理解和实施量化、使用 FastAPI 构建和部署 API，以及使用 Locust 进行负载测试。
本课程以使用 YOLO 算法进行对象检测以及使用变分自动编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN) 生成图像的模块结束。
## 学习经验
使本课程与众不同的是理论理解和实际应用的结合。这是一个通过 TensorFlow、深度学习和计算机视觉的复杂性的引导之旅，使用汽车价格预测、疟疾诊断、人类情感检测和图像生成等真实世界的项目。
该课程非常适合任何对机器学习和人工智能充满热情的人，无论他们目前的专业水平如何。因此，无论您是完全的初学者、希望提升技能的数据科学家，还是 AI 爱好者，本课程都承诺对计算机视觉和 TensorFlow 深度学习有透彻而实用的理解。
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