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植入Django上的ML面部識別Web應用

歡迎參加課程：植入面部識別網絡應用程序，機器學習，Django和Heroku Cloud數據庫！

人工智能項目。計算視覺和麵部識別廣泛用於人工智能和數據科學領域。如果您想開發數據科學中的末端 – 端應用程序，則需要成為機器學習專家 /深度學習，此外，還需要在Web開發方面具有知識。本課程是一門完整的課程，您將學習基於從頭開始的計算願景的人工智能項目的結束 – 結束開發。由於本課程是一門全棧課程，因此我們將以4個階段的範圍投射本課程。

階段1：機器學習 – 面部身份識別

第2階段：機器學習 – 面部情緒識別

階段3：Django Web應用程序開發

第4階段：實施 /生產< / H3>

Vision General：我將通過安裝Python和所需的Python庫來開始課程，以開發端到端項目。然後，我將教一門課程先決條件，這是OpenCV圖像處理技術和圖像背後的數學概念。我們還將進行必要的圖像分析和圖像所需的預處理步驟。然後，我們將使用OPENCV和深層神經網絡進行迷你面部檢測設計。借助圖像的基本概念，我們將開始我們的項目第1階段，即面部身份的識別。我將從圖像的預處理，使用深神經網絡提取圖像的特徵開始此階段。然後，有了面部的特徵，我們將訓練不同的機器學習模型，例如物流回歸，支持向量機，隨機森林。然後，我們將將所有機器學習模型與投票分類器相結合。我將教授面部識別模型的模型和高參數調整。

在第2階段，我們將應用用於識別面部身份的機器學習技術來識別面部情感。之後，我們將在管道中結合所有不同的檢測和識別模型。一旦準備好了機器學習模型，我們將轉到第3階段並在Django上開發Web應用程序，在Fronterand上渲染HTML CSS和Bootstrap，並用Python編寫的後端。在這裡，我將教Django的必要先決條件。然後，我們將使用MVT框架（模型，視圖和模型）開發Web應用程序。我們將開始開發Django應用程序在SQLite上投影數據庫。在這裡，我還將教您如何將機器學習管道模型與MVT框架互連。最後，我們將使用Bootstrap對應用進行樣式化。最後，我們將在Heroku Cloud上部署整個Django Web應用程序進行生產，並獲取一個URL/域，您可以在世界任何地方訪問它。我還將教授所有必要的設施，並說明在部署Web應用程序時發現錯誤時如何解決錯誤。如果您想成為AI開發人員，那麼這是入門的理想課程。以下是課程和學習目標的高級摘要。

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h3>您要學什麼？

項目先決條件：OpenCV

使用OpenCV的圖像處理

深度指南和深神經網絡（SSD）的面部檢測

通過OPENCV和深度學習網絡提取特徵

項目階段 – 1：面部識別和人的身份

收集圖像

僅從圖像中提取面

標籤（目標輸出）圖像

數據預處理

通過自己的機器學習模型進行面部識別培訓。

使用SET技術與投票分類器組合所有機器學習模型

機器學習模型調整

模型評估

項目階段-2：火車面部情緒識別

收集情感圖像

數據預處理

火車機學習模型

調整機器學習模型

模型評估

項目階段-3：Django Web應用在本地開發（計算機）

配置Visual Studio代碼

安裝所有VS代碼前提

配置虛擬環境

凍結要求

學習Django的基本概念

設定

URL

視圖

型號（HTML）
-Django面部識別項目

模型查看模型（MVT）

Django中的設計SQLite數據庫

存儲在數據庫中發送的圖像

將機器學習與Django集成
-MVT +機器學習框架

仍然是帶有bootstrap的Web Django應用

項目階段-4：將Web應用程序植入Heroku Cloud上以進行生產

在Heroku中配置帳戶。

在Heroku創建應用程序

安裝Heroku CLI，git

將Heroku植入雲端

在Heroku中糾正CSS所需的安裝。
你在等什麼？開始課程，並使用機器學習，Python並用自己的手將其植入雲中，開發自己的計算視覺項目Django Web。我們在課程中彼此見面。

您要學習什麼

在Heroku Cloud上植入Django面部識別網絡應用
培訓基於Python機器學習的您自己的面部識別模型
使用Python機器學習訓練自己的面部情感識別
使用MVT框架開發Django Web應用程序
在Django中設計一個Sqllite數據庫
火車支持矢量機，python面部識別的隨機森林模型
在植入Heroku中脫穎而出
互連機器學習模型與MVT框架
在Python中建立組合SVM和隨機森林模型的模型學習模型（堆疊）
深度神經網絡的面部檢測
面部識別的OPENCV的基本概念
管理Heroku的雲
仍然是帶有bootstrap的Web Django應用