欢迎学习“机器学习：现代计算机视觉和生成人工智能”，这是一门前沿课程，使用 Python 中的 KerasCV 库探索计算机视觉和生成人工智能的令人兴奋的领域。本课程专为有抱负的机器学习从业者而设计，他们希望以精简高效的方式探索图像分析和生成建模的融合。

课程亮点：

KerasCV 库：我们首先利用 KerasCV 库的强大功能，该库与 Tensorflow、PyTorch 和 JAX 等流行的深度学习后端无缝集成。KerasCV 简化了编写深度学习代码的过程，使其易于访问且用户友好。

图像分类：熟练掌握图像分类技术。了解如何仅通过一行代码来利用预先训练的模型，并探索微调这些模型以适应您的特定数据集和应用程序的艺术。

物体检测：深入探索物体检测的迷人世界。掌握以最小的努力使用预训练模型执行对象检测任务的艺术。此外，探索微调这些模型的过程，并了解如何使用 LabelImg GUI 程序创建自定义对象检测数据集。

具有稳定扩散的生成人工智能：通过稳定扩散（Stability AI 开发的强大的文本到图像模型）释放生成人工智能的创造潜力。探索其根据文本提示生成图像的功能，并了解 KerasCV 实现的优势，例如 XLA 编译和混合精度支持，这些优势突破了生成速度和质量的界限。

课程目标：

• 为现代计算机视觉技术（包括图像分类和对象检测）打下坚实的基础。
• 获得使用预训练模型并针对特定任务对其进行微调的实践经验。
• 学习创建自定义对象检测数据集以有效解决现实世界的问题。
• 通过稳定扩散解锁生成人工智能的世界，使您能够以最先进的速度和精度从文本生成图像。
• 增强您的机器学习技能，并向您的工具包添加有价值的工具，以适应从计算机视觉项目到生成艺术和内容生成的各种应用。

与我们一起踏上现代计算机视觉和生成人工智能领域的迷人旅程。无论您是经验丰富的机器学习从业者还是刚刚起步，本课程都将为您提供知识和技能，让您充满信心地处理复杂的图像分析和创意人工智能项目。探索 KerasCV 和 Stable Diffusion 提供的前沿可能性，并实现您的 AI 愿望。

先决条件：机器学习和Python编程的基础知识。熟悉深度学习概念是有益的，但不是强制性的。