雖然這篇ResNet50 PyTorch鄉民發文沒有被收入到精華區：在ResNet50 PyTorch這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 resnet50產品中有15篇Facebook貼文，粉絲數超過16萬的網紅โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer，也在其Facebook貼文中提到， ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์) สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว แม้ว่าจะเก่าหน่อ...
... pretrained=True) # model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True) # model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', ...
PyTorch 实现的ResNet50、ResNet101和ResNet152import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint("PyTorch Version: " ...
"resnet50": "https://download.pytorch.org/models/resnet50-0676ba61.pth",. "resnet101": "https://download.pytorch.org/models/resnet101-63fe2227.pth",.
而 ResNet 50 、 ResNet 101 、 ResNet 152 的每個 layer 由多個 Bottleneck 組成，只是每個 layer 裡堆疊的 Bottleneck 數量不一樣。 原始碼分析. 我們來 ...
... 模型流程總結resnet50總結resnet和resnext的框架基本相同的，這裏先學習下resnet的構建，感覺高度模塊化，很方便。本文算是對PyTorch源碼解讀 ...
《吴恩达深度学习课程》第四课第二周的作业是：使用Keras和Tensorflow编写ResNet50，用程序实现题目中描述的网络结构。由于程序填空提供了不少示例， ...
import torchvision.models as models. resnet18 = models.resnet18(). resnet34 = models.resnet34(). resnet50 = models.resnet50().
Parameters: pretrained (bool) – True , 返回在ImageNet上训练好的模型。 torchvision.models.resnet50 ...
ResNet 50 is image classification model pre-trained on ImageNet dataset. This is PyTorch* implementation based on architecture described in paper “Deep ...
Use Case and High-Level Description. Resnet 50 is image classification model pretrained on ImageNet dataset. This is PyTorch implementation based on ...
'resnet50' : 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth' ,.
簡介以及安裝. https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/ Torchvision 是一個Pytorch 官方維護的資源庫， ...
With modified architecture and initialization this ResNet50 version gives ~0.5% better accuracy than original.
Keras and PyTorch differ significantly in terms of how standard deep learning models are defined, modified, trained, evaluated, and exported.
Learn about deep learning object detection using SSD300 ResNet50 neural network and PyTorch deep learning framework.
PyTorch : https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks import torch import torch.nn as nn import torchvision.
In this article, we will demonstrate the implementation of ResNet50, a Deep Convolutional Neural Network, in PyTorch with TPU. The model will be ...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Histopathologic Cancer Detection.
ResNet50 is a short form for Residual Network which is 50 layers deep.It consist of pertained version of the network trained on more than a ...
可以是說是pytorch中非常有用的模型遷移學習神器。 ... model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval.cuda tf = transforms.
ResNet50 的Pytorch实现. import torch import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 from torchvision import transforms from ...
目錄 · 安裝 · 訓練pytorch模型-以Resnet50為例 · 將訓練好的模型權重(.pth) 轉換成torchScript(.pt) · 準備torchServe需要的材料 · torch-model-archiver將 ...
呼叫pytorch內建的模型的方法. import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True). 這樣就匯入了resnet50的預訓練模型了。
可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。 模型. Torchvision.models包里面 ...
Python models.resnet50方法代碼示例，torchvision.models.resnet50用法. ... 開發者ID:HuiZeng，項目名稱:Grid-Anchor-based-Image-Cropping-Pytorch，代碼行數:23， ...
... 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', 'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth', ...
可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。
Pytorch 实战使用ResNet50/101/152实现Cifar-10的分类任务，代码先锋网，一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。
import torch import torch_xla.core.xla_model as xm model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True) model.eval()
A residual network, or ResNet for short, is an artificial neural network that helps to build deeper neural network by utilizing skip connections ...
이번 포스팅에서는 PyTorch로 ResNet을 구현하고 학습까지 해보겠습니다. ... else 'cpu') model = resnet50().to(device) x = torch.randn(3, 3, ...
参考https://gitee.com/ascend/modelzoo/tree/master/built-in/ACL_PyTorch/Official/cv/Resnet50_Pytorch_Infer基础环境:Ubuntu18.04 linux开发环境+ ...
convert PyTorch model into .onnx. # initialize PyTorch ResNet-50 model. original_model = models.resnet50(pretrained=True). # get ...
【卷積網絡模型系列】ResNet50的實現（Pytorch+TensorFlow) . 而ResNets（殘差網絡）的提出，則能更好的解決這個模型層數加深後帶來的精度下降的問題 ...
resnet50. 总结. resnet和resnext的框架基本相同的，这里先学习下resnet的构建，感觉高度模块化，很方便。本文算是对PyTorch源码解读 ...
Hi all, I am not sure if this question belongs here but so far I have not received any help from the PyTorch forums community (see related ...
Pretrained models for Pytorch (Work in progress) ... 92.766 DenseNet169 | Pytorch | 76.026 | 92.992 ResNet50 | Pytorch | 76.002 | 92.980 DualPathNet68 | Our ...
wget https://storage.googleapis.com/intel-optimized-tensorflow/models/v2_3_0/pytorch-resnet50-fp32-inference.tar.gz ...
import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True). 這樣就匯入了resnet50的預訓練模型了。如果只需要網路結構，不需要用預 ...
Training Resnet50 on Cloud TPU with PyTorch ... same pattern to other TPU-optimised image classification models that use PyTorch and the ImageNet dataset.
In PyTorch, the model is a Python object. In the case of models.resnet50 , dense layers are stored in model.fc attribute. We'll overwrite them.
这里使用ResNet-50的预训练模型。 resnet50 = models.resnet50(pretrained=True). 在PyTorch中加载模型时，所有参数的'requires_grad'字段默认设置为true。
... 轮数 NUM_EPOCHS= 25 ##预训练模型的存放位置 #下载地址：https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth PRETRAINED_MODEL = '.
Using Pytorch to implement a ResNet50 for Cross-Age Face Recognition Generally speaking, Pytorch is much more user-friendly than Tensorflow for academic ...
这期内容当中小编将会给大家带来有关Pytorch中怎么利用ResNet50实现图像分类，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家 ...
See the latest TensorFlow and PyTorch model performance data. ... TensorFlow 2.6.0, ResNet50 Keras LARS tf.distribute, 8, Mixed, 1h 10m, 76.04 ...
应用级别Released. 模型格式pth/onnx/om. 更新时间2021-10-21. 框架 PyTorch（1.5.0）. 下载次数775. 处理器昇腾910(训练)、昇腾310(推理). 下载模型脚本. 下载模型 ...
《吴恩达深度学习课程》第四课第二周的作业是：使用Keras和Tensorflow编写ResNet50，用程序实现题目中描述的网络结构。由于程序填空提供了不少示例，做完后仍感觉理解 ...
Just getting started with transfer learning in PyTorch and was ... or get the output of ResNet50 BEFORE the global average pooling layer?
It is clear from the above graph that ResNet50 is the best model in terms of all three parameters ( small in size and closer to origin ) ...
In the process of building a neural network, often use resnet in pytorch as a backbone, especially resnet50, such as the following network settings.
In PyTorch, the model is a Python object. In the case of models.resnet50, dense layers are stored in model.fc attribute. We overwrite them. The ...
resnet50 (50 layers); resnet101_32x8d; resnet50_32x4d. In this post, you will learn about how to use ResNet with 101 layers. Here are the four ...
def _load_resnet_imagenet(pretrained=True): # huge thx to https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn/blob/master/lib/nets/resnet_v1.py backbone ...
ResNet50 function · include_top: whether to include the fully-connected layer at the top of the network. · weights: one of None (random initialization), 'imagenet ...
A softmax layer helps: class ResNet(nn.Module): def init(self): super(ResNet, self).init() resnet = models.resnet50(pretrained=True) modules ...
PyTorch 实现ResNet50,训练数据：CIFAR-10，灰信网，软件开发博客聚合，程序员专属的优秀博客文章阅读平台。
But it's a good idea to generalize and check for the GPU availability. We'll also load a pretrained model. For this case, I chose ResNet 50:
Hello，大家好。pytorch实现resnet代码的地址 ... 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', ...
这里使用ResNet-50的预训练模型。 1resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) 2. 在PyTorch中加载模型时，所有参数的'requires_grad'字段默认设置为true。
”resnet50 pytorch“ 的搜索结果 ... resnet50代码 · pytorch实现resnet50 · pytorch reset50 一维信号 · pytorch中的.reset() · pytorch reset_parameters() ...
This document tags on to a blog post titled, “Tutorial: Getting started with a ML training model using AWS & PyTorch”, a tutorial that helps ...
Pytorch 实现. import torch import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 from torchvision import transforms from PIL import Image Layers = [3 ...
In [1]: # 显示cell运行时长 %load_ext klab-autotime In [2]: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms time: ...
这篇博客接着上篇，是对Pytorch框架官方实现的ResNet的解读。 ... 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
At the end of this tutorial you should be able to: Load randomly initialized or pre-trained CNNs with PyTorch torchvision.models (ResNet, ...
ResNetとは. ざっくり説明すると畳み込み層の出力値に入力値を足し合わせる残差ブロック（Residual Block）の導入により、層を深くしても勾配消失が ...
pytorch lightning huggingface NeMo models are also fully compatible with the ... transfer learning resnet50 pytorch will not only be a place to share ...
神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50） 学习前言2 源码下.
Forums. self_supervised import SimCLR # load resnet50 pretrained using SimCLR on (V2)¶ PyTorch Lightning implementation of Data-Efficient Image SimCLR API¶ ...
PyTorch Developer Day 2021 #PTD2 Register: https://t.co/u33VUrm0OY. ... improved results on ResNet50, increasing baselines by over 4.5 accuracy points.
Dec 09, 2020 · This document has instructions for running ResNet50* bfloat16 inference using Intel® Extension for PyTorch*. autocast (keep in mind that CPU ...
pytorch gpu memory profiler Scalene is a high-performance CPU and memory ... 64 128 256 12 16 24 80 100/ 100 40 GB VGG16 ResNet50 Figure 1: GPU memory ...
Torchvision networks, however, expect PyTorch tensors representing normalized ... For example, to load a Faster R-CNN with a ResNet50 convolutional feature ...
Load pretrained ResNet50 using PyTorch/Keras/Paddle: PyTorch import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
SimCLR model example code in PyTorch. Now, we've got a robust method for extracting visual representations from pictures.
Simclr v2 pytorch. ... simclr v2 pytorch Installation via Pip Wheels¶. ... import SimCLR # load resnet50 pretrained using SimCLR on (V2)¶ PyTorch Lightning ...
About Model Pytorch Quantization. datasets import mnist from keras. ... Convolutional neural networks, with Keras and TPUs. resnet50 import ResNet50 from ...
64 128 256 12 16 24 80 100/ 100 40 GB VGG16 ResNet50 Figure 1: GPU memory consumption of training PyTorch VGG16 [42] and ResNet50 models ...
... the ResNet50 architectures using Tensorflow Hub. 2% top-1 / top-5 accuracy, compared to 71. SimCLR PyTorch. double 2. When you start learning PyTorch, ...
This repo contains the supported pytorch code and configuration files to ... and Classification model built using RESNET50 architecture.
When fine-tuned on other natural image PyTorch SimCLR: A Simple Framework for ... 2x, and 3x variants of the ResNet50 architectures using Tensorflow Hub.
Dec 11, 2020 · The Pytorch Lightning bolts module provides already pre-trained ... SimCLR # load resnet50 pretrained using SimCLR on (V2)¶ PyTorch Lightning ...
The repo is implemented in Pytorch which is in the python language. ... for semantic segmentation using PyTorch DeepLabV3 ResNet50 on videos ...
PyTorch 中学习率的调整，可以用torch. **kwargs (keyword arguments) ... Adam(resnet50. ... GeneralPyTorchandmodelI/O # loading PyTorch importtorch Callbacks .
detectron2 onnx The pre-built packages have to be used with corresponding version of CUDA and the official package of PyTorch. I have been successful in ...
PyTorch offers a simple way of making this happen. Let's modify our optimizer for the ResNet-50 model: optimizer = optimizer.
MLPerf 涵蓋最流行的深度學習庫（MxNet、PyTorch 和TensorFlow），圍繞八項測試構建，涵蓋計算機視覺、語音識別、NLP 和強化學習。
模型加载将Pytorch模型转换成ONNX模型的主要函数为torch. All face images are pre-processed to the size of 112 × 112 by the five facial landmarks predicted by ...
... pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth. 2https://pjreddie.com/media/files/darknet53.weights. 3https://bit.ly/2ZqYNVH.
The project depends on study of documentation of 'PyTorch' and 'Keras' and to gather important methods and tools provided by them to execute our program.
例如由英伟达官方出品的CUDA 平台的部署框架TensorRT，支持用户编写转换代码，直接从PyTorch 转换到TensorRT。 这种端到端的模型转换，是一种抛弃了中间 ...
PyTorch 1.10 Release Includes CUDA Graphs APIs, Compiler Improvements, and Android NNAPI Support.
If you are familiar with another framework like TensorFlow or Pytorch it might be easier to use that instead. io> This article explains the new features in ...
3.2 Implementation Details We used the Pytorch library for the experiment on a PC ... we evaluate the performance of ResNet50, multi-branch network (MBN), ...
The project of our method is built based on the Pytorch library, ... and we apply the first three layers of Resnet50 [18] as our backbone.
resnet50 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
resnet50 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳解答
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
resnet50 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
NT530 特價中
從這 14 小時的課程，你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案，包括情感，年齡和性別分類，倫敦地下標誌檢測，猴子品種，鮮花，水果，辛普森人物，還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術，如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG，MobileNet，InceptionV3，ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs，例如 AlexNet，LeNet，VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路，卷積神經網路，R-CNNs，SSDs，YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU，並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer )，DeepDream 和使用 GANs ，可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立，標註，註釋，訓練您自己的影像資料集，完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割，這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/