Deep Learning for Object Detection เปลี่ยนกล้องธรรมดาให้เป็น AI อัจฉริยะ!
เขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python
การตรวจจับวัตถุด้วย Deep Learning
เป็นกระบวนการที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระบุและระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพหรือวิดีโอ
โดยให้ผลลัพธ์เป็นกรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box) และป้ายกำกับวัตถุ เทคนิคหลักแบ่งเป็นสองกลุ่ม
ได้แก่ Two-Stage Detectors เช่น Faster R-CNN ซึ่งมีความแม่นยำสูงแต่ทำงานช้า และ Single-Stage
Detectors เช่น YOLO และ SSD ซึ่งทำงานได้เร็วกว่า ปัจจุบันนิยมใช้โมเดลอย่าง YOLOv11
ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ต้องการการตรวจจับแบบเรียลไทม์ เช่น ระบบกล้องอัจฉริยะ
การนับจำนวนคนหรือยานพาหนะ และยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ นักพัฒนามักใช้ไลบรารีอย่าง TensorFlow,
PyTorch และ OpenCV ในการพัฒนาโมเดลหรือปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทาง
สอนผ่าน Video ทั้งหมดสามารถดาวโหลดไปเรียนได้เลยเข้าใจง่ายๆเนื้อหาแน่นกว่าการสอนสดมากเพราะไม่มีข้อจำกัดเรื่องเวลาเรียน และหากไม่เข้าใจผมมีทีมงาน Support ตลอดตอบไวมากสอบถามและปรึกษาได้เลย [ผ่านระบบ Google Drive] และอัพเดทเนื้อหาฟรีทั้งหมดในอนาคตที่เกี่ยวกับคอร์สเรียนนี้
สอนแบบจับมือทำทีละสเต็ป ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานมาก่อนก็เริ่มได้ทันที
พัฒนาโปรเจกต์ใช้งานได้จริงในองค์กรและธุรกิจ ไม่ใช่แค่อ่านทฤษฎี
ดาวน์โหลดเก็บไว้ในเครื่องได้ตลอดชีพ นำไปต่อยอดธุรกิจได้ทันที
โค้ดติด Error หรือสงสัยบทเรียน ปรึกษาผู้สอนได้โดยตรงทาง LINE / Facebook
คลิกที่แต่ละตอนเพื่อดูเนื้อหาละเอียด หรือกดปุ่มด้านขวาเพื่อขยาย/ย่อ
คลิกที่รูปภาพเพื่อเปิดดูภาพขยายขนาดเต็ม
โอนแล้วส่งสลิปทาง LINE @learntodev หรือ Facebook เพื่อรับลิงก์เรียนทันที
Founder & Senior Data Scientist
ประสบการณ์สอน 14+ ปี
(YouTube ป้องกันไม่ให้เล่นวิดีโอแบบ Embed ผ่านการดับเบิ้ลคลิกไฟล์ในเครื่อง แต่เมื่ออัปโหลดขึ้นเว็บไซต์จริงจะสามารถกดเล่นในหน้านี้ได้ตามปกติ)
