【Udemy中英字幕】Deploy Django + AI ML Face Recognition Web App in AWS

在 AWS 中部署 Django + AI ML 人脸识别 Web 应用程序

在 AWS 中使用 OpenCV、机器学习、Django、Python 数据库开发和部署人脸识别、面部表情

讲师：G Sudheer

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您将学到什么

• 在 AWS 和 Heroku Cloud 中部署人脸识别 Django Web 应用程序
• 使用 Python 训练你自己的基于机器学习的人脸识别模型
• 使用 Python 中的机器学习训练自己的面部情绪识别
• 使用 MVT 框架开发 Django Web 应用
• 在 Django 中设计 SQLlite 数据库
• 使用 Python 训练支持向量机、随机森林模型进行人脸识别
• 在 Heroku 中部署时调试错误
• 采用 MVT 框架的中间阶段机器学习模型
• 在 Python 中构建结合 SVM 和随机森林模型的集成（堆叠）机器学习模型
• 使用深度神经网络进行人脸检测
• OpenCV 人脸识别基础知识
• 管理 Heroku Cloud
• 使用 Bootstrap 为 Django Web 应用添加样式

探索相关主题

• 人脸检测
• 软件工程
• 发展

要求

• 至少应是 Python 初学者
• 机器学习基础知识
• 理解 HTML、Bootstrap
• 应该知道如何使用 pip 安装 Python 库

描述

欢迎参加 AI 和 ML 爱好者课程：使用 Django、机器学习和 AWS 上的云部署构建人脸识别 Web 应用程序！

踏上激动人心的人工智能之旅，我们将深入研究人工智能和机器学习领域中的计算机视觉和人脸识别领域。本课程旨在指导您完成端到端项目的整个开发过程，满足机器学习和 Web 开发爱好者的需求。

课程阶段：

第一阶段：机器学习-人脸身份识别

• 使用 OpenCV 的图像处理技术

• 课程先决条件：Python 安装和库设置

• 使用 OpenCV 和深度神经网络进行人脸检测

• 使用深度神经网络进行特征提取

• 训练机器学习模型：逻辑回归、支持向量机、随机森林

• 将模型与投票分类器相结合（堆叠方法）

• 人脸识别的模型选择和超参数调整

第二阶段：机器学习——面部情绪识别

• 人脸身份识别中的机器学习技术应用

• 将检测和识别模型集成到管道中

第 3 阶段：Django Web 应用程序开发

• 使用 Django 进行 Web 应用程序开发

• 为前端渲染 HTML、CSS 和 Bootstrap

• 使用 MVT（模型、视图和模板）框架在 Python 中进行后端开发

• 为 Django 应用设计 SQLite 数据库

• 将机器学习管道模型与 MVT 框架连接起来

• 使用 Bootstrap 设置应用程序样式

阶段 4：在 AWS 云上部署/生产

• 在 AWS Elastic Beanstalk 上部署 Django Web 应用程序

• 使用 AWS 免费套餐 12 个月

• 通过提供的 URL/域名全局访问应用程序

• 部署过程中的故障排除和错误解决

课程亮点：

• 深度学习OpenCV进行图像处理

• 人脸识别和面部情绪识别的训练模型

• 使用 MVT 框架进行 Django Web 应用程序开发

• 将机器学习模型集成到 Web 应用程序中

• 在 AWS Elastic Beanstalk 上进行部署，重点关注 AWS 免费套餐

如果您立志成为一名 AI 开发人员，本课程将帮助您掌握 AI 和 ML 概念并获得实践经验。不要错过 – 立即开始您的旅程！

课程里见！

本课程适合哪些人：

• 任何想要学习 OpenCV 项目的人
• 对人工智能项目感兴趣的 Python 开发人员