出金方法：Baidu.com
合計 [26] セクション
コースウェアの有無：あり

得られるもの

最も有望なディープラーニング（深層学習）技術をマスターすることで、今後5～10年間は自身のスキルをトップエンドに置くことができる。

ディープラーニングによる欠陥検出の仕事は現在、給与水準が高い方であり、学んだ後にはより高給のポジションが見つかるだろう。

ネット上で唯一の完全なlabviewコールの深さ学習ビデオチュートリアル、学生の技術レベルを大幅に向上させます。

該当人口

1、深層学習アプリケーションのためのlabviewを使用してlabview業界の実務家に適用される、2、深層学習アプリケーションのプログラミングのためのlabviewを使用してplcの電気エンジニアに適用される、3、深層学習アプリケーションのプログラミングのためのlabviewを使用して機械エンジニアに適用される、4、コースの設計とトピックを達成するためにlabviewを使用して大学生/大学院生に適用される。5、ITインターネット業界の人々がテンソルフローのトレーニングプロセスを迅速に習得するのに適しています；
コース

我々はAIのディープラーニングを簡単にマスターすることができる。機械が人間の脳の思考方法を模倣できるようにすることで、固有のデータベース比較という本来の制限から解放される。

ディープラーニングの発展

レッスン：

リンク:https://pan.baidu.com/s/1Ck4GN9N0OCzQgH0MxZOqeQ

抽出コード:b74k

機械学習、ディープラーニングの発展により、人間の目で直接数値化することが難しい多くの特徴を、ディープラーニングは扱うことができるようになり、それがディープラーニングがもたらす利点であり、かつてない魅力です。従来のアルゴリズムでは定量化できない、あるいは難しい特徴の多くを、ディープラーニングでは実現できるのです。特に画像分類、ターゲット検出の問題では大幅な改善が達成されている。下図は、近年の画像分類におけるディープラーニングの成果を示したものである。

マシンビジョンの欠陥検出における問題点

:: 次のような大きな問題や困難が残っている。

(1)環境、光、生産工程、ノイズなど複数の要因の影響を受け、検出システムのS/N比は一般的に低く、微弱な信号は検出が困難であったり、ノイズと効果的に区別できなかったりする。光の変化、ノイズ、その他の外部悪環境の干渉に適応する安定した、信頼性の高い、堅牢な検出システムをどのように構築するかは、解決すべき問題の一つである。

(2) 検出対象の多様性、様々なタイプの表面欠陥、形態学的多様性、複雑な背景のため、メカニズムによって生成された多くのタイプの欠陥とその外形的な現れとの関係が明確でなく、欠陥の不十分な記述、欠陥、特徴抽出が効果的でない、欠陥、ターゲットセグメンテーションの難しさをもたらす。同時に、基準として「標準」画像を見つけることが困難であり、欠陥の検出と分類が困難であり、認識率がまだ改善されていない。同時に、基準として「標準」画像を見つけることは難しく、欠陥の検出と分類に困難をもたらし、その結果、認識率はまだ改善されていない。

3) マシンビジョンの表面欠陥検出、特にオンライン検出は、膨大なデータ量、冗長な情報、特徴空間の高次元性によって特徴付けられ、同時に、実際のマシンビジョンが直面する対象や問題の多様性を考慮すると、膨大なデータから限られた欠陥情報を抽出するアルゴリズムは十分な能力を有しておらず、リアルタイム性能は高くない。

(4)マシンビジョンの表面検出に密接に関連する人工知能の理論は大幅に開発されているが、人間の脳の情報処理機能をシミュレートしてインテリジェントなマシンビジョンシステムを構築する方法については、理論に関するさらなる研究が必要である。

(5）マシンビジョンの表面検出の精度から、優れたアルゴリズムのシリーズが表示され続けるが、精度の実際のアプリケーションではまだ実用的なアプリケーションのニーズを満たすためにある特定のギャップは、どのように正確な識別とファジィの特徴、リアルタイムと矛盾の精度の問題を解決するためにまだあるまだ現在の難しさです。

従来のアルゴリズムは、いくつかの特定の用途ではより良い結果を達成しているが、まだ多くの欠点がある。例えば：画像の前処理ステップは多数あり、強く対象を絞り込むため、ロバスト性に乏しい。複数のアルゴリズムは信じられないほど計算量が多く、欠陥のサイズや形状を正確に検出できない。ディープラーニングは、データを学習することでパラメータを直接更新できるため、複雑なアルゴリズム処理を手作業で設計する必要がなく、ロバスト性と精度が非常に高い。

コースカタログ

Anaconda3-4.3.0.1のインストール 06:07
Tensorflowのインストール（CPU版とGPU版のインストール方法を説明する）で、インストールが成功したかどうかを確認する 25:45
cuDNNでCUDAのGPU適応バージョンを見つける（ここではCPU用語で） 11:45
モデルをダウンロードする（教師用モデル） 03:09
Protoc.exeをCドライブに置く protobufをインストールする==3.6.0 07:59
モデルの下で.protファイルを.pyファイルにコンパイルする 03:40
環境変数のセットアップ（指定したフォルダにtensorflow_models.pthファイルを作成する） 02:52
python setup.pyビルドの作成 03:38
モデルAPIが正常にインストールされたかどうかのテスト 04:17
pycharm コミュニティ版のインストール (teacher provides installer) 05:07
condaバインディングで設定された環境をインストールする 02:04
Pycharmはmodsのフォルダ全体を開き、APIが正常にインストールされるかどうかをテストするために提供されたサンプルを実行する 04:25
API環境のセットアップとテスト完了 05:20
LabelImgのインストール まとめ（先生提供） 18:59
内部画像をXmlとして保存するテストと巨大な画像列車にラベリング 06:44
xml_to_csv.py変換 07:58
CSV_to_TFRecordsフォーマット 11:16
設定ファイルのセットアップとpbtxtファイルの設定変更 & 07:19
準備はすべて整った。あとはトレーニングを始めるだけだ......08:47
tensorboardウォッチング 損失は軽微、評価へ 06:33
pbファイルのエクスポート 06:08
モデルのテスト 06:41
LabVIEW 2019 VAS VDMのインストール 2019 07:18
検出効果を検証するためのPBフリーズモデルの再現 08:08
欠陥検出事例 28:14
テンソルを使ったマスク検出の有無の検出 41:38

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