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T2_03/17_學習資源

· 閱讀時間約 5 分鐘
Max Kuo
Max Kuo
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computer vision

mechine learning

pytorch

目前主要是透過 Pytorch 官方文件進行學習

在機器學習的部分

透過爬蟲來在台灣舊照片資料庫

抓取需要的資料也可以在Kaggle去尋找

卓的電腦：

i7-13700

32G RAM

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti

參考資料：

  1. 台大電機李宏毅老師【生成式 AI 導論 2024】
  2. Computer Vision: Algorithms and Applications 2nd Edition
  3. 【機器學習 Machine Learning】3 小時初學者教學
  4. 【CUDA 教學】平行計算：6 步驟入門 NVIDIA GPU 高效能計算
  5. PyTorch for Deep Learning & Machine Learning – Full Course

這些主題都與你的研究領域高度相關，以下是一些推薦的學習資源，幫助你在 Computer Vision (CV)、Machine Learning (ML)、PyTorch 這些領域更深入學習。

1. Computer Vision (CV)​

基礎入門​

  • 《Computer Vision: Algorithms and Applications》by Richard Szeliski
    📖 線上免費版
    這是電腦視覺領域的經典教科書，涵蓋基礎概念與演算法。

  • CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford)
    📺 課程官網 | 🎥 YouTube
    由 Stanford 大學開設，介紹 CNN 及電腦視覺技術，適合 ML / DL 背景的學習者。

  • OpenCV 教學 📖 官方文件 | 🎥 YouTube
    OpenCV 是最常用的電腦視覺函式庫，可以搭配 Python 使用，適合影像處理、物件偵測等應用。

進階學習​

  • Deep Learning for Computer Vision with Python - Adrian Rosebrock 📖 書籍官網
    這本書專注於深度學習在電腦視覺中的應用，涵蓋物件偵測、影像分類、GANs 等。

  • Deep Learning for Vision Systems - Mohamed Elgendy 📖 Amazon 連結
    深入探討 Vision 相關的深度學習應用，如人臉辨識、視覺變換等。

2. Machine Learning (ML)​

基礎入門​

  • Andrew Ng 的 Machine Learning 課程 (Coursera) 🎥 課程連結
    這是經典的 ML 入門課程，使用 Octave / MATLAB，但概念清楚，適合初學者。

  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》by Aurélien Géron 📖 Amazon 連結
    使用 Scikit-Learn、TensorFlow，適合 Python 開發者。

進階學習​

  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher M. Bishop 📖 Amazon 連結
    這本書涵蓋機器學習的數學理論，例如貝氏方法、SVM、PCA 等。

  • Deep Learning Specialization (Coursera, Andrew Ng) 🎥 課程連結
    這門課由 Andrew Ng 設計，涵蓋神經網絡、CNN、RNN、GAN 等核心概念。

3. PyTorch​

基礎入門​

  • PyTorch 官方文件 📖 官方網站
    PyTorch 有詳細的官方教學，適合從初學到進階學習。

  • 《Deep Learning with PyTorch》by Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann 📖 Amazon 連結
    這本書適合有基礎 Python 知識的學習者，介紹 PyTorch 的基礎與進階應用。

進階學習​

  • Fast.ai Practical Deep Learning for Coders 🎥 課程官網 | 📖 書籍
    這門課程偏向實作，適合想快速上手 PyTorch 的開發者。

  • 《Programming PyTorch for Deep Learning》by Ian Pointer 📖 Amazon 連結
    這本書專注於如何用 PyTorch 構建深度學習模型。

4. 其他實作資源​

免費專案​

  • Kaggle 📖 Kaggle 提供許多開源數據集，可以下載來練習 Computer Vision & ML。

  • Hugging Face 📖 Hugging Face 適合自然語言處理（NLP）和 Computer Vision 相關的預訓練模型。

實作專案建議​

  1. 影像分類 (Image Classification)

    • 用 PyTorch 訓練 ResNet / VGG 來分類 CIFAR-10、ImageNet。
    • 參考：PyTorch 教程

  2. 物件偵測 (Object Detection)

    • 使用 YOLOv8 / Faster R-CNN，可以用 COCO dataset 訓練。
    • 參考：Ultralytics YOLO

  3. 風格轉換 (Style Transfer)

  4. 人體姿勢估計 (Pose Estimation)

    • 使用 OpenPose / MediaPipe 進行人體動作偵測。
    • 參考：MediaPipe

這些資源應該能夠幫助你在 Computer Vision、Machine Learning、PyTorch 領域建立扎實的知識。如果你有特定的應用場景，例如影像強化、目標偵測、風格轉換等，我可以提供更進階的建議！ 🚀