雖然這篇VGG16 Keras鄉民發文沒有被收入到精華區：在VGG16 Keras這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 vgg16產品中有10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...
The default input size for this model is 224x224. Note: each Keras Application expects a specific kind of input preprocessing. For VGG16, call tf.keras.
Keras 把它們都收錄進框架內，稱為Keras Applications ，包括下列幾項：. Xception; VGG16; VGG19; ResNet50; InceptionV3; InceptionResNetV2; MobileNet.
VGG16 is a convolution neural net (CNN ) architecture which was used to win ILSVR(Imagenet) competition in 2014. It is considered to be one ...
"""VGG16 model for Keras. # Reference. - [Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition](. https://arxiv.org/abs/1409.1556) (ICLR 2015).
需要導入模塊: from keras.applications import vgg16 [as 別名] # 或者: from keras.applications.vgg16 import VGG16 [as 別名] def RNNModel(vocab_size, max_len, ...
本文需要使用的Keras模組有：. fit_generator ：用於從Python生成器中訓練網路. ImageDataGenerator ：用於實時資料提升. 層引數凍結和模型fine-tune ...
Load the VGG16 Pre-trained Model ... The VGG16 model was developed by the Visual Graphics Group (VGG) at Oxford and was described in the 2014 ...
我就廢話不多說了，大家還是直接看程式碼吧~ from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接匯入已經訓練好的VGG16網路.
Hands-on Transfer Learning with Keras and the VGG16 Model · Fig 1. A graphic representation of a CNN's architecture. · Fig 2. The VGG16 Model has 16 Convolutional ...
from keras.applications.vgg16 import VGG16 import matplotlib.pyplot as plt. In [9]:. # prebuild model with pre-trained weights on imagenet model ...
可用的模型. 应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet： Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 InceptionResNetV2 MobileNet DenseNet NasNet ...
1.加载keras模块. from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from ...
Keras Applications are deep learning models that are made available alongside pre-trained weights. These models can be used for prediction, ...
from keras import applications # This will load the whole VGG16 network, including the top Dense layers. # Note: by specifying the shape of top layers, ...
I recommend seeing this answer Multi-input Multi-output Model with Keras Functional API. Here is one way you can achieve this:
keras /models/ . Available models. Models for image classification with weights trained on ImageNet: Xception; VGG16; VGG19; ResNet50; InceptionV3. All ...
Keras ships out-of-the-box with five Convolutional Neural Networks that have been pre-trained on the ImageNet dataset: VGG16; VGG19 ...
In this episode, we'll demonstrate how to fine-tune a pre-trained model called VGG16 to classify images as cats and dogs.
import keras from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions from keras.preprocessing import image import requests from ...
VGG_16_pre_trained= tf.keras.applications.VGG16( include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None,input_shape=(224, 224, 3), ...
So when the VGG16 model is used on another dataset we may have to replace all the ... from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, ...
Defined in tensorflow/python/keras/_impl/keras/applications/vgg16.py.
Keras VGG16 Model Example. Keras August 29, 2021 February 8, 2020. VGG experiment the depth of the Convolutional Network for image recognition.
VGG16 共包含：13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示3个全连接层（Fully connected Layer）, ... 二、Keras のVGG16模型应用.
I am trying to convert pytorch model to keras. I am using vgg16 pretrained model and 2 dense layers on top of it.
They are stored at ~/.keras/models/ . The following image classification models (with weights trained on ImageNet) are available: Xception · VGG16 · VGG19 ...
Karen Simonyan and Andrew Zisserman investigated the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting.
Keras 把它們都收錄進框架內，稱為Keras Applications ，包括下列幾項：. 1. Xception 2. VGG16 3. VGG19 4. ResNet50 5. InceptionV3
vgg16 模块，VGG16 实例源码. 我们从Python开源项目中，提取了以下34个代码示例，用于说明如何使用keras.applications.vgg16.VGG16。
Keras 使得创建深度学习模型变得快速而简单，虽然如此很多时候我们只要复制 ... 根据论文的测试结果D(VGG16)和E(VGG19)是效果最好的，由于这两种网络 ...
this is my first notebook. pre-trained VGG16 is quickly and good performance. I learned from official Keras blog tutorial Building powerful image classification ...
We'll be using the VGG16 pretrained model for image classification problem and the entire implementation will be done in Keras.
Defaults to 'imagenet' . input_tensor. Optional Keras tensor (i.e. output of layer_input() ) to use as image input for the model.
In this tutorial, we are going to see the Keras implementation of VGG16 architecture from scratch. VGG16 is a convolutional neural network ...
I want to maintain the first 4 layers of vgg 16 and add the last layer. ... import EarlyStopping from keras.applications.vgg16 import VGG16 ...
However, I have noticed that the keras library has a preprocessing function specific to the VGG16 model keras.applications.vgg16.
摘要本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍，分析了其结构，并讨论了其优缺点。调用Keras中已有的VGG16模型测试其分类性能， ...
對VGG16 這類keras自帶的網路分析有感,寫在這裡. ... Signature: VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None ...
from keras.applications.vgg16 import VGG16#build model mod = VGG16(). When you run this code for the first time, you will automatically be ...
原文：keras 極簡搭建VGG16 手寫數字識別. 使用VGG 網絡完成遷移學習案例我跑了輪數據，測試集上准確率在. 左右... 2020-02-12 20:27 0 2091 推薦指數：.
... skills learned: build a VGG16 deep learning architecture in Keras • use custom image data generators in Keras • train VGG16 model on two different types ...
VGG16. VGG16 is another pre-trained model. It is also trained using ImageNet. The syntax to load the model is as follows − keras ...
keras 的VGG16 模型，权值由ImageNet 训练而来. 该模型可同时构建于 channels_first (通道，高度，宽度) 和 channels_last （高度，宽度，通道）两种 ...
For image Detecting, we are using a pre-trained model which is VGG16. VGG16 is already installed in the Keras library.VGG 16 was proposed by ...
本文将以VGG16为例来演示，如何在Keras中执行物体识别（Object Recognization）任务。VGG16是由来自牛津大学的研究团队涉及并实现的一个基于CNN的深度 ...
全文分爲三個部分，分別對應keras文檔中的三部分完整代碼的可運行版（本人. ... keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 ...
from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是载入 ...
I'm using the Keras VGG16 model.I've seen it there is a preprocess_input method to use in conjunction with the VGG16 model. This method appears to call the ...
本节主要学习Keras的应用模块Application提供的带有预训练权重的模型，这些模型可以用来进行预测，特征提取和finetune，上一篇文章我们使用了VGG16 ...
placeholderCopy from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.models import Model from keras.layers import Dense, ...
VGG16 Deconvolution network ... N.B.. Keras. Implementation of the Deconvnet algorithm. N.B. It's still early days for this code. Suggestions for improvement are ...
OK, so the Vgg16 function we're using in the notebooks isn't the Keras one - it's one Jeremy made adding back in Dropout to VGG and taking ...
Feature extraction with VGG16 ¶. So let's have a look at the VGG16 architecture. For this, we create an instance of the VGG16 model with keras, and we print the ...
The mode here is not about the backend, but rather about on what framework the model was trained on and ported from. In the keras link to VGG16, ...
在Keras 的部落格中示範了使用VGG16 模型建立狗與貓的辨識程式，準確率大約為94%，而這裡則是改用ResNet50 模型為基礎，並將輸入影像尺寸提高為224×224， ...
I am currently using Keras for most of my implementation and I chose to use a VGG16 model for my CNN. Here is some of the relevant code below:
下方以Keras所內建的VGG16模型為例，示範如何將用於softmax分類的FC layer移除。 當我們執行下方的程式，會載入一個以Imagent訓練好的VGG16的model。
網路參數多，佔用空間大。 Keras實現VGG16. 導入包： import numpy as np import warnings from keras.models import Model from keras.layers import ...
In this tutorial, we will discuss how to use those models as a Feature Extractor ... Read More →. Tags: classification deep learning Keras ...
使用單獨的github repo來維護就行了。 不過，在預訓練的模型（VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 與Xception）完全集成到Keras庫之前 ...
pylint: disable=invalid-name. “””VGG16 model for Keras. Reference: [Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition] (https ...
下载vgg16模型预训练权重，将之放到~/.keras/model/下面，这样在keras ... import keras from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing ...
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing ... Python answers related to “vgg16 keras”.
Train a separate fully-connected model using bottleneck features,Build new VGG16 model, drop top layers, and attach pretrained top-model.
Finetuning VGG16 using Keras: VGG was proposed by a reasearch group at Oxford in 2014. This network was once very popular due to its simplicity and some ...
Use Keras pre-trained VGG16 network to extract features and learn ''Dogs VS Cats'' example, Programmer Sought, the best programmer technical posts sharing ...
Keras. 一、前述. VGG16是由16層神經網路構成的經典模型，包括多層卷積，多層 ... import VGG16 # 其次載入其他模組 from keras.layers import Input ...
You can find the Keras' implementation of VGG here. Exercise 3. You can check the VGG16 or VGG19 architecture by running: from keras.
Hello, I am trying to construct a FCN from a pre-trained VGG16 model in keras. I've written the code below. Would you say that this is the ...
So, I used VGG16 model which is pre-trained on the ImageNet dataset and provided in the keras library for use. Below is the architecture of ...
文章目录keras 改写VGG16 网络，替换全连接层一、VGG16简介1. VGG网络结构2. VGG网络的优缺点 VGG优点 VGG缺点二、keras 改写VGG16 网络三、VGG16 进行特征提取， ...
As you can see there are some interesting differences VGG16 and VGG19 models for Keras. However, I have some concerns: Images are sparse by nature, ...
51CTO博客已为您找到关于keras构建vgg16图像分类的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及keras构建vgg16图像分类问答内容。更多keras构建vgg16 ...
Classify Fashion_Mnist with VGG16 Python · Keras Models, Fashion MNIST. vgg16 import VGG16 from keras. h5') but I cannot plot the model. applications.
VGG16 Keras 微調：精度不高. 我決定使用稍微不同的方法，而不是在參考問題的答案中提出來訓練，然後微調模型。 更新：我已經換成更適合的版本在這裏提供的老問題.
VGG16 /VGG19 模型結構VGG 是英國牛津大學Visual Geometry Group 的縮寫，主要貢獻是 ... from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.applications.vgg16 ...
Both VGG16 networks share their trainable parameters. ... Here I am going to use the MNIST handwritten digits dataset and train a model using Keras.
Jul 17, 2020 · CIFAR-10 can't get above 10% Accuracy with MobileNet/VGG16 on Keras. This is the Keras model of the 19-layer network used by the VGG team in ...
VGG16 :ImageNetの一般物体認識データセットで学習済みのモデル。1000種類の画像を分類できるモデル。 Keras :機械学習を簡単に使うためのライブラリ ...
Keras を使って、ImageNetで学習済みモデル (VGG16) をPlaces365の分類タスクへ転移学習する、ということに取り組みます。 今回使用するパッケージたち ...
Visualization of the VGG16 architecture. The image was taken from [11] ... https://github.com/ultralytics/yolov3.9 https://github.com/fizyr/keras-retinanet.
We'll be using the VGG16 pretrained model for image classification problem and the entire implementation will be done in Keras. js. readme.
Keras ではVGG16（16層）とVGG19（19層）のクラスが準備されています． 詳しくは，下記のドキュメントを参照ください． Keras VGG Document:.
... I trained (finetuned) Jeremy's Vgg16 model on my batches using the two lines from lesson 1, and that works fine. I used Keras with TensorFlow backend to ...
CRNN (CNN+RNN) for OCR using Keras / License Plate Recognition ... 细节： 使用keras训练一个两类数据，正负比例1：3，在vgg16后添加了几个全链接并初始化了。
VGG16 というのは，「ImageNet」と呼ばれる大規模画像データセットで学習され ... from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, ...
First, the TensorFlow module is imported and named “tf“; then, Keras API elements are accessed via calls to tf. ... VGG16 (): Instantiates the VGG16 model.
Solve complex real-life problems with the simplicity of Keras Ritesh Bhagwat, ... Import the libraries: import numpy as np from keras.applications.vgg16 ...
Just use the VGG16 network as an exampleOfficial open source vgg network. ... The following are 30 code examples for showing how to use keras.
CRNN (CNN+RNN) for OCR using Keras / License Plate Recognition CRNN (CNN+RNN) ... 问题keras使用预训练模型vgg16分类，损失和准确度不变。. ctc_decode(out, ...
We used the VGG16, ResNet50, and MobileNetV2 models which were pretrained on the ... an image dataset using Keras preprocessing layers and utilities.
In Keras, when saving only weights or the complete model, *. git clone https://github. These can be persisted via ... 4 Likes. vgg16(pretrained=True) torch.
Additionally, the weights of the VGG16 network are obtained by training on ... Import the pre-trained model: from keras.applications import vgg16 from ...
List of ImageNet class numbers and names as used in Keras' pre-trained ... You see, just a few days ago, François Chollet pushed three Keras models (VGG16, ...
VGG16 with ImageNet trained weights and a CIFAR-10 optimized model ... This is the Keras model of the 16-layer network used by the VGG team in the ...
Exercise 8.01: Identifying an Image Using the VGG16 Network We have a picture of ... Import the libraries: import numpy as np from keras.applications.vgg16 ...
keras. com is the number one paste tool since 2002. ... Mar 14, 2021 · Pre-trained VGG16 architecture does not contain a dropout layer except in the last ...
vgg16 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最讚貼文
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
vgg16 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
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
vgg16 在 開開大叔 Facebook 的最讚貼文
越串越多東西…
現在連MCU也要學一下
Jetson強是強但沒有ADC
使用擴充板又有些限制在
為了從根本學會
從MCU下手是對的
如果不想花那麼多
買IC轉ADC也行
疫情不好轉我要怎麼拍片
#jetson #nvidia #arduino #raspberry #nano #pico #mcu #ai #cnn #yolo #vgg16 #rfid #tft #lcd #mlx90614