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34 Alunos

Descrição

O que você vai aprender?

  • Aprenda a codificar como o código do PRO - não apenas copiar e colar Construa projetos reais - você poderá construir projetos que o ajudem a mostrar o que aprendeu Crie aplicativos incríveis que possam fazer previsões Crie aplicativos incríveis que podem classificar a caligrafia humana

Requisitos

  • Um computador executando OSX ou macOS
  • NFT Certificate
  • 42 Lições
  • Iniciante
  • English
  • 4.7 Avaliação
  • +100 XP

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Grade Curricular do Curso

Course consist of total 6h 52m of content, in total.

Seção 2: Fundamentos do Python
37:28
Funções, condicionais e loops em Python
09:50
Matrizes e tuplas em Python
13:52
Importando Módulos em Python
05:22
Seção 3: Construindo um Modelo de Classificação
1:07:44
Introdução ao conjunto de dados Iris
03:28
Conjuntos de dados: Recursos e rótulos explicados
07:39
Carregando o conjunto de dados da Iris / Examinando e preparando dados
09:27
Criando / treinando um KNeighborsClassifier
09:42
Teste de Precisão de Previsão com Dados de Teste
12:08
Construindo nosso próprio “KNeighborsClassifier"
18:00
O que é scikit-learn e Por que usá-lo
03:52
Instalando scikit-learn & scipy com Anaconda
03:28
Seção 4: Construindo uma Rede Neural Convolucional
2:02:06
O que é o Keras? Por que usar isso?
08:01
O que é uma rede neural convolucional (CNN)?
26:30
Instalando Keras com Anaconda
04:38
Preparando Dataset para um CNN
17:38
Construindo / Visualizando um CNN usando Sequencial: Parte 1
14:07
Construindo / Visualizando um CNN usando Sequencial: Parte 2
19:40
Formação CNN / Avaliação de Precisão / Salvando em disco
17:53
Alternando ambientes Python / convertendo para o Core ML Model
13:39
Seção 5: Criando um aplicativo de reconhecimento de manuscrito
1:13:39
Introdução ao aplicativo - caligrafia
02:56
Interface de construção / Fiação Up
11:42
Desenho na tela
21:01
Importando Core ML Model / Metadados de Leitura
05:16
Utilizando Core ML / Vision para fazer previsão
17:31
Manipulando / Exibindo Resultados de Previsão
15:13
Seção 6: Básico do core ML
1:20:37
Introdução ao aplicativo - Core ML Photo Analysis
04:25
O que é machine learning?
07:46
O que é o Core ML?
05:03
Criando Xcode Project
02:43
Construindo o ImageVC no Interface Builder / Wiring Up
07:40
Criando ImageCell e subclasse / fiação
08:13
Criando FoodItems Helper File
07:02
Criando grade 3x3 personalizada UICollectionViewFlowLayout
09:12
Escolhendo, baixando, importando Core ML Model
05:18
Passando Imagens Através do Núcleo ML Modelo
12:18
Manipulando os resultados do Core ML Prediction
09:42
Desafio - Core ML Photo Analysis
01:15

Avaliações da plataforma BitDegree