TensorFlow for Computer Vision Course - Full Python Tutorial for Beginners
Learn how to use TensorFlow 2 and Python for computer vision in this complete course. The course shows you how to create two computer vision projects. The first involves an image classification model with a prepared dataset. The second is a more real-world problem where you will have to clean and prepare a dataset before using it.
? Code: https://github.com/sniper0110/IntroductionToTensorflow2
✏️ Nour Islam Mokhtari created this course. Connect with him here: https://withkoji.com/@Nour_Islam
? Get Nour's free Machine Learning job-ready checklist: https://www.aifee.co/free-resources
⭐️ Course Contents ⭐️
⌨️ (0:00:00) Introduction
⌨️ (0:01:21) Course outline
⌨️ (0:05:11) Who’s this course for
⌨️ (0:05:35) Why learn TensorFlow
⌨️ (0:06:25) We will be using an IDE and not notebooks
⌨️ (0:07:25) Visual Studio Code (how to download and install it)
⌨️ (0:10:50) Miniconda - how to install it
⌨️ (0:13:23) Miniconda - why we need it
⌨️ (0:17:24) How are we going to use conda virtual environments in VS Code?
⌨️ (0:21:20) Installing Tensorflow 2 (CPU version)
⌨️ (0:29:56) Installing Tensorflow 2 (GPU version)
⌨️ (0:43:34) What do we want to achieve?
⌨️ (0:45:26) Exploring MNIST dataset
⌨️ (1:05:54) Tensorflow layers
⌨️ (1:09:44) Building a neural network the sequential way
⌨️ (1:27:22) Compiling the model and fitting the data
⌨️ (2:00:52) Building a neural network the functional way
⌨️ (2:08:33) Building a neural network the Model Class way
⌨️ (2:14:31) Things we should add
⌨️ (2:18:29) Restructuring our code for better readability
⌨️ (2:23:11) First part summary
⌨️ (2:24:12) What we want to achieve
⌨️ (2:25:23) Downloading and exploring the dataset
⌨️ (2:34:20) Preparing train and validation sets
⌨️ (2:53:37) Preparing the test set
⌨️ (3:10:17) Building a neural network the functional way
⌨️ (3:22:12) Creating data generators
⌨️ (3:31:39) Instantiating the generators
⌨️ (3:35:37) Compiling the model and fitting the data
⌨️ (3:40:34) Adding callbacks
⌨️ (3:52:08) Evaluating the model
⌨️ (3:58:04) Potential improvements
⌨️ (4:08:49) Running prediction on single images
⌨️ (4:23:05) Second part summary
⌨️ (4:23:56) Where you can find me if you have questions
--
? Thanks to our Champion and Sponsor supporters:
? Wong Voon jinq
? hexploitation
? Katia Moran
? BlckPhantom
? Nick Raker
? Otis Morgan
? DeezMaster
? Treehouse
? AppWrite
--
Learn to code for free and get a developer job: https://www.freecodecamp.org
Read hundreds of articles on programming: https://freecodecamp.org/news
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «TensorFlow for Computer Vision Course - Full Python Tutorial for Beginners», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.