สร้างระบบ AI, Object Detection ภายใน 1 ชั่วโมงด้วย Roboflow

เรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection ตั้งแต่ 0 จนสามารถนำไปใช้งานได้จริง

Ratings: 5.00 / 5.00




Description

การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection นั้นเป็นกระบวนการที่พึ่งพาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยที่เน้นไปที่การตรวจจับวัตถุในภาพหรือวิดีโอ โดยมีขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:

  1. เตรียมข้อมูล (Data Preparation):

    • รวบรวมข้อมูล: รวบรวมภาพหรือวิดีโอที่มีวัตถุที่ต้องการตรวจจับ เพื่อใช้เป็นข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล.

    • ติดป้าย (Labeling): ติดป้ายบนภาพเพื่อระบุตำแหน่งของวัตถุที่ต้องการตรวจจับ.

  2. การสร้างและฝึกโมเดล (Model Creation and Training):

    • เลือกโมเดล: เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับงาน Object Detection ในตัวอย่างนี้เราจะทดลองใช้โฒเดลของทาง Roboflow โดยตรงเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานและทำความเข้าใจ.

    • ฝึกโมเดล: ใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้เพื่อฝึกโมเดล โดยปรับพารามิเตอร์เพื่อให้โมเดลสามารถตรวจจับวัตถุได้อย่างแม่นยำ.

  3. การทดสอบและประเมิน (Testing and Evaluation):

    • ทดสอบโมเดล: ใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่ไม่ได้ใช้ในขั้นตอนการฝึกโมเดลเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล.

    • ประเมินโมเดล: ใช้ตัววัดเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เช่น Precision, Recall, F1 Score เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ.

  4. การปรับแต่งและการพัฒนา (Fine-tuning and Improvement):

    • ปรับแต่ง (Fine-tuning): ปรับแต่งโมเดลหากต้องการประสิทธิภาพที่ดีขึ้นบนชุดข้อมูลที่ต่างจากชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกเดิม.

    • พัฒนา: พัฒนาโมเดลหรือเทคนิคใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ.

  5. การนำไปใช้ (Deployment):

    • การนำโมเดลไปใช้งาน: นำโมเดลที่ฝึกมาแล้วไปใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง.

    • การปรับใช้: ปรับแต่งโมเดลหรือระบบตรวจจับเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างเหมาะสมในสถานการณ์ที่ใน.

การเรียนรู้กระบวนการภาพรวมของระบบ Object Detection เน้นไปที่การค้นพบวัตถุในภาพหรือวิดีโอ และเป็นหนึ่งในแนวทางการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานต่าง ๆ เช่น สาธารณูปโภค, การวิเคราะห์ทางการแพทย์, หรือการตรวจสอบความปลอดภัย.

What You Will Learn!

  • ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การนำเข้าข้อมูลเพื่อให้ง่ายต่อการใช้ในการเทรนโมเดล.
  • ผู้เรียนจะได้รับความเข้าใจอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับเนื้อหาของการสร้างระบบ object detection ตั้งแต่เริ่มต้นจนจบกระบวนการพัฒนา
  • ผู้เรียนจะได้เรียนรู้เครื่องมือสำหรับการปรับแต่งข้อมูล (data augmentation) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเทรนแบบจำลอง.
  • ผู้เรียนจะได้เรียนรู้เครื่องมือช่วยในการทำ Label ข้อมูล, ทำให้ง่ายต่อการสร้างข้อมูลที่เป็นไปได้สำหรับการฝึกโมเดล Object Detection.
  • ผู้เรียนจะได้เรียนรู้และบริการการเทรนโมเดล Machine Learning โดยใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ใน Roboflow.
  • ผู้เรียนจะได้เรียนรู้ในการส่งออกโมเดลที่เทรนเสร็จสิ้นไปยังแพลตฟอร์มอื่น ๆ หรือประยุกต์ใช้ในงานอื่น ๆ
  • ผู้เรียนจะได้ทดลองและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลได้
  • ผู้เรียนสามารถนำความรู้ที่ได้ไปประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ ในการเรียนและการทำงานจริงได้
  • ผู้เรียนจะเข้าใจการทำงานของ object detection ได้ดี

Who Should Attend!

  • หลักสูตรเรียน ปูพื้นฐานสร้างระบบ AI, Object Detection อย่างมืออาชีพด้วย Roboflow
  • สามารถเรียนได้ทุกคน ไม่จำเป็นต้องมีความรู้มาก่อน