การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection นั้นเป็นกระบวนการที่พึ่งพาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยที่เน้นไปที่การตรวจจับวัตถุในภาพหรือวิดีโอ โดยมีขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:
เตรียมข้อมูล (Data Preparation):
รวบรวมข้อมูล: รวบรวมภาพหรือวิดีโอที่มีวัตถุที่ต้องการตรวจจับ เพื่อใช้เป็นข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล.
ติดป้าย (Labeling): ติดป้ายบนภาพเพื่อระบุตำแหน่งของวัตถุที่ต้องการตรวจจับ.
การสร้างและฝึกโมเดล (Model Creation and Training):
เลือกโมเดล: เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับงาน Object Detection ในตัวอย่างนี้เราจะทดลองใช้โฒเดลของทาง Roboflow โดยตรงเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานและทำความเข้าใจ.
ฝึกโมเดล: ใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้เพื่อฝึกโมเดล โดยปรับพารามิเตอร์เพื่อให้โมเดลสามารถตรวจจับวัตถุได้อย่างแม่นยำ.
การทดสอบและประเมิน (Testing and Evaluation):
ทดสอบโมเดล: ใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่ไม่ได้ใช้ในขั้นตอนการฝึกโมเดลเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล.
ประเมินโมเดล: ใช้ตัววัดเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เช่น Precision, Recall, F1 Score เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ.
การปรับแต่งและการพัฒนา (Fine-tuning and Improvement):
ปรับแต่ง (Fine-tuning): ปรับแต่งโมเดลหากต้องการประสิทธิภาพที่ดีขึ้นบนชุดข้อมูลที่ต่างจากชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกเดิม.
พัฒนา: พัฒนาโมเดลหรือเทคนิคใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ.
การนำไปใช้ (Deployment):
การนำโมเดลไปใช้งาน: นำโมเดลที่ฝึกมาแล้วไปใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง.
การปรับใช้: ปรับแต่งโมเดลหรือระบบตรวจจับเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างเหมาะสมในสถานการณ์ที่ใน.
การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection เน้นไปที่การค้นพบวัตถุในภาพหรือวิดีโอ และเป็นหนึ่งในแนวทางการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานต่าง ๆ เช่น สาธารณูปโภค, การวิเคราะห์ทางการแพทย์, หรือการตรวจสอบความปลอดภัย.
การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection นั้นเป็นกระบวนการที่พึ่งพาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยที่เน้นไปที่การตรวจจับวัตถุในภาพหรือวิดีโอ โดยมีขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:
เตรียมข้อมูล (Data Preparation):
รวบรวมข้อมูล: รวบรวมภาพหรือวิดีโอที่มีวัตถุที่ต้องการตรวจจับ เพื่อใช้เป็นข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล.
ติดป้าย (Labeling): ติดป้ายบนภาพเพื่อระบุตำแหน่งของวัตถุที่ต้องการตรวจจับ.
การสร้างและฝึกโมเดล (Model Creation and Training):
เลือกโมเดล: เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับงาน Object Detection ในตัวอย่างนี้เราจะทดลองใช้โฒเดลของทาง Roboflow โดยตรงเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานและทำความเข้าใจ.
ฝึกโมเดล: ใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้เพื่อฝึกโมเดล โดยปรับพารามิเตอร์เพื่อให้โมเดลสามารถตรวจจับวัตถุได้อย่างแม่นยำ.
การทดสอบและประเมิน (Testing and Evaluation):
ทดสอบโมเดล: ใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่ไม่ได้ใช้ในขั้นตอนการฝึกโมเดลเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล.
ประเมินโมเดล: ใช้ตัววัดเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เช่น Precision, Recall, F1 Score เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ.
การปรับแต่งและการพัฒนา (Fine-tuning and Improvement):
ปรับแต่ง (Fine-tuning): ปรับแต่งโมเดลหากต้องการประสิทธิภาพที่ดีขึ้นบนชุดข้อมูลที่ต่างจากชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกเดิม.
พัฒนา: พัฒนาโมเดลหรือเทคนิคใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ.
การนำไปใช้ (Deployment):
การนำโมเดลไปใช้งาน: นำโมเดลที่ฝึกมาแล้วไปใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง.
การปรับใช้: ปรับแต่งโมเดลหรือระบบตรวจจับเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างเหมาะสมในสถานการณ์ที่ใน.
การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection เน้นไปที่การค้นพบวัตถุในภาพหรือวิดีโอ และเป็นหนึ่งในแนวทางการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานต่าง ๆ เช่น สาธารณูปโภค, การวิเคราะห์ทางการแพทย์, หรือการตรวจสอบความปลอดภัย.
关于讲师的信息？
我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，现作为软件工程师就职于FAANG。
数据分析为什么重要？
我们经历的每场科技革命，都产生了大量数据，也借助数据不断迭代和进化，特别是近期掀起了巨浪的AI。
而放眼生活中，职场里，企业需要能用数据做出正确决策、用数据提升业务收入的人才，学校里，写报告、做研究，要靠数据才能得出有说服力的结论。如今各行各业也在进行数字化转型，数据分析正在变成一项必备技能。
为什么使用Python？
你是否遇到过这些情况呢？手动处理数据，效率低、易出错，枯燥的重复性劳动让人觉得产出毫无价值？或者是数据量一大，逻辑一复杂，Excel就超级卡顿，人也要跟着崩溃了？
那我们的目光，可以转向适合处理和分析数据的Python。几十万行数据，无比复杂的逻辑，在Python那里都是小意思。它还支持图表可视化、机器学习等，有强大的扩展能力。
所以人工智能时代，Python是让你保持竞争力、提高效率的绝佳帮手，能让别人手里五小时甚至五天的活，变成你手里五分钟的小任务。
我的Python课程有什么不一样？
第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。
第二是精炼。我的课程视频每个长度在5～10分钟左右，直击重点的精炼，知识密集，杜绝长篇大论，帮你高效掌握技能。
课程有没有其它亮点？
有些朋友会烦恼没有输出成果能放在简历上，无数小时的学习投入，只变成了技能里短短几个字。这门课程里，会有针对真实数据集的N个项目实战，既有利于把技能迁移到职场或学校中运用，还能产出多份可以放在简历上的分析报告，提升简历包装。
我们课上再见。
关于讲师的信息？
我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，现作为软件工程师就职于FAANG。
数据分析为什么重要？
我们经历的每场科技革命，都产生了大量数据，也借助数据不断迭代和进化，特别是近期掀起了巨浪的AI。
而放眼生活中，职场里，企业需要能用数据做出正确决策、用数据提升业务收入的人才，学校里，写报告、做研究，要靠数据才能得出有说服力的结论。如今各行各业也在进行数字化转型，数据分析正在变成一项必备技能。
为什么使用Python？
你是否遇到过这些情况呢？手动处理数据，效率低、易出错，枯燥的重复性劳动让人觉得产出毫无价值？或者是数据量一大，逻辑一复杂，Excel就超级卡顿，人也要跟着崩溃了？
那我们的目光，可以转向适合处理和分析数据的Python。几十万行数据，无比复杂的逻辑，在Python那里都是小意思。它还支持图表可视化、机器学习等，有强大的扩展能力。
所以人工智能时代，Python是让你保持竞争力、提高效率的绝佳帮手，能让别人手里五小时甚至五天的活，变成你手里五分钟的小任务。
我的Python课程有什么不一样？
第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。
第二是精炼。我的课程视频每个长度在5～10分钟左右，直击重点的精炼，知识密集，杜绝长篇大论，帮你高效掌握技能。
课程有没有其它亮点？
有些朋友会烦恼没有输出成果能放在简历上，无数小时的学习投入，只变成了技能里短短几个字。这门课程里，会有针对真实数据集的N个项目实战，既有利于把技能迁移到职场或学校中运用，还能产出多份可以放在简历上的分析报告，提升简历包装。
我们课上再见。
本コースでは株価分析の基本について学んでいきます。
株価の分析は古くから多くの人が取り組んできた長年続くホットトピックです。
そして株価データはデータ分析力を鍛える上でも非常に役立ちます。
株価分析を楽しみながらスキルを身につけていきましょう！
このコースでは、まずPythonの基礎を学んでもらった後に株価をどのように取得するか見ていきます。
その後取得した株価の加工集計方法や可視化方法を学びます。
株価を可視化する上で非常に有用なローソク足やボリンジャーバンドについて可視化しながら見ていきます。
そして最終的に株価予測のコンペティションに参加して株価予測してみます。
強力な機械学習手法であるLightGBMを使って予測をしていきますよ！
データ分析は楽しむことが一番！
株価分析を楽しんでいきましょう！
※株で稼げるようになることを目的にしたコースではありません。あくまでデータ分析の題材として株価を扱い株価分析の面白さや考え方を学んでもらえれば幸いです
本コースでは株価分析の基本について学んでいきます。
株価の分析は古くから多くの人が取り組んできた長年続くホットトピックです。
そして株価データはデータ分析力を鍛える上でも非常に役立ちます。
株価分析を楽しみながらスキルを身につけていきましょう！
このコースでは、まずPythonの基礎を学んでもらった後に株価をどのように取得するか見ていきます。
その後取得した株価の加工集計方法や可視化方法を学びます。
株価を可視化する上で非常に有用なローソク足やボリンジャーバンドについて可視化しながら見ていきます。
そして最終的に株価予測のコンペティションに参加して株価予測してみます。
強力な機械学習手法であるLightGBMを使って予測をしていきますよ！
データ分析は楽しむことが一番！
株価分析を楽しんでいきましょう！
※株で稼げるようになることを目的にしたコースではありません。あくまでデータ分析の題材として株価を扱い株価分析の面白さや考え方を学んでもらえれば幸いです
このコースでは、実践的な演習を通じてオープンソースのAIモデルの使用法を学びます。これには、画像認識、画像生成、文書生成、音声認識といった幅広いアプリケーションに対する基本から応用までの技術が含まれます。
さらに、注目度が高い文書生成においては、独自のデータセットを使ってAIモデルの追加学習（ファインチューニング）を行ったり、PDFファイルなどを用いた対話機能の拡張も実施します。
また、HuggingFaceというプラットフォームを利用する方法も学びます。これにより、世界中で共有されているさまざまなモデルを自分で活用する能力が身につき、多岐にわたる用途に柔軟に対応するスキルを獲得できます。
多様なモデルの理論を学ぶだけでなく、実際に自分で作り動かすことで、楽しさや成果、今後の自分たちの業務などへのつながりを実感することを目指しています。
講義の内容
Section1
本講座の導入を行います
Section2
オープンソースAIモデルとはどういったものなのかを学びます
Section3
Hugging Faceを利用して、実際にオープンソースAIモデルを動かしながら画像認識・画像生成・文章生成・音声認識の仕組みを学びます
Section4
大規模言語モデルの仕組みに関して深掘りを行い、モデルの挙動およびモデルを学習するための手順を学びます
Section5
自分たちのデータを使用してモデルを実際にファインチューニングし、自分なりにAIモデルをカスタマイズしていきます
Section6
ドキュメントQ&Aの仕組みを学び、オープンソースAIモデルを用いて実際に動作させます
Section7
これまでのセクションの振り返りを行います
スライドは下記を使用：
CREDITS: This presentation template was created by Sldiesgo and includes icon by Flaticon, infographics & images by Freepik and content by Eliana Delacour
このコースでは、実践的な演習を通じてオープンソースのAIモデルの使用法を学びます。これには、画像認識、画像生成、文書生成、音声認識といった幅広いアプリケーションに対する基本から応用までの技術が含まれます。
さらに、注目度が高い文書生成においては、独自のデータセットを使ってAIモデルの追加学習（ファインチューニング）を行ったり、PDFファイルなどを用いた対話機能の拡張も実施します。
また、HuggingFaceというプラットフォームを利用する方法も学びます。これにより、世界中で共有されているさまざまなモデルを自分で活用する能力が身につき、多岐にわたる用途に柔軟に対応するスキルを獲得できます。
多様なモデルの理論を学ぶだけでなく、実際に自分で作り動かすことで、楽しさや成果、今後の自分たちの業務などへのつながりを実感することを目指しています。
講義の内容
Section1
本講座の導入を行います
Section2
オープンソースAIモデルとはどういったものなのかを学びます
Section3
Hugging Faceを利用して、実際にオープンソースAIモデルを動かしながら画像認識・画像生成・文章生成・音声認識の仕組みを学びます
Section4
大規模言語モデルの仕組みに関して深掘りを行い、モデルの挙動およびモデルを学習するための手順を学びます
Section5
自分たちのデータを使用してモデルを実際にファインチューニングし、自分なりにAIモデルをカスタマイズしていきます
Section6
ドキュメントQ&Aの仕組みを学び、オープンソースAIモデルを用いて実際に動作させます
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これまでのセクションの振り返りを行います
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Willkommen zum ChatGPT-Kurs, der Ihnen alles beibringt, was Sie über die effektive Nutzung von ChatGPT wissen müssen! Dieser Kurs wurde entwickelt, um Ihnen die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, um ChatGPT optimal zu nutzen, sei es für persönliche Projekte, berufliche Anwendungen oder kreative Ideen.
Kursübersicht:
Einführung in ChatGPT
Verständnis der Grundlagen: Wie funktioniert ChatGPT?
Überblick über die Anwendungsbereiche von ChatGPT in verschiedenen Branchen.
Praktische Anwendungsfälle
Schreiben von Texten: Tipps und Tricks zur Verbesserung der Textqualität.
Kreative Anwendungen: Generierung von Ideen, Geschichten und mehr.
Anpassung und Feinabstimmung
Personalisierung von ChatGPT für Ihre speziellen Bedürfnisse.
Feinabstimmung von Modellen für branchenspezifische Anforderungen.
Integration von ChatGPT in Projekte
Einbindung von ChatGPT in Ihre Arbeitswelt.
Best Practices für die nahtlose Anwendung.
Effiziente Kommunikation mit ChatGPT
Richtiges Formulieren von Anfragen: Maximierung der Antwortqualität.
Umgang mit Einschränkungen und Herausforderungen.
Ethik und Verantwortung in der Nutzung von ChatGPT
Sensibilisierung für mögliche Bias-Probleme.
Verantwortungsbewusster Einsatz von KI-Technologien.
Aktuelle Entwicklungen und Zukunftsaussichten
Einblick in die neuesten Updates und Funktionen von ChatGPT.
Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Welt der KI-gesteuerten Kommunikation.
Zielgruppe:
Entwickler
Content-Ersteller
Forscher
Unternehmer
Alle, die ihre Kenntnisse im Bereich der KI und natürlichen Sprachverarbeitung erweitern möchten.
Voraussetzungen:
Grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Interesse an künstlicher Intelligenz werden empfohlen, sind jedoch nicht zwingend erforderlich.
Dieser Kurs bietet Ihnen die Werkzeuge und das Verständnis, um ChatGPT effektiv in verschiedenen Kontexten zu nutzen und von den vielfältigen Möglichkeiten dieser fortschrittlichen Sprach-KI-Technologie zu profitieren. Melden Sie sich jetzt an und werden Sie ein Experte in der Anwendung von ChatGPT!
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Kursübersicht:
Einführung in ChatGPT
Verständnis der Grundlagen: Wie funktioniert ChatGPT?
Überblick über die Anwendungsbereiche von ChatGPT in verschiedenen Branchen.
Praktische Anwendungsfälle
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Kreative Anwendungen: Generierung von Ideen, Geschichten und mehr.
Anpassung und Feinabstimmung
Personalisierung von ChatGPT für Ihre speziellen Bedürfnisse.
Feinabstimmung von Modellen für branchenspezifische Anforderungen.
Integration von ChatGPT in Projekte
Einbindung von ChatGPT in Ihre Arbeitswelt.
Best Practices für die nahtlose Anwendung.
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Richtiges Formulieren von Anfragen: Maximierung der Antwortqualität.
Umgang mit Einschränkungen und Herausforderungen.
Ethik und Verantwortung in der Nutzung von ChatGPT
Sensibilisierung für mögliche Bias-Probleme.
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Aktuelle Entwicklungen und Zukunftsaussichten
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Grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Interesse an künstlicher Intelligenz werden empfohlen, sind jedoch nicht zwingend erforderlich.
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