PyImageSearch University dà accesso al codice, ai dataset e ai modelli pre-addestrati dei più di 500 tutorial pubblicati sul blog PyImageSearch. La formazione, incentrata sulla visione artificiale e il deep learning, propone anche corsi strutturati, presentati come contenuti aggiornati sulle tendenze del settore.
Cosa è incluso
Ogni tutorial è accompagnato da un codice sorgente documentato, con spiegazioni riga per riga. Dei notebook Jupyter sono preconfigurati per essere eseguiti in Google Colab con un clic, e gli esempi possono essere lanciati direttamente nel browser, senza configurazione dell’ambiente di sviluppo. Il servizio indica il supporto per Windows, macOS, Linux e Raspbian.
I corsi sono accompagnati da tutorial video dettagliati per ogni lezione, oltre che da certificati di fine formazione. Nuovi corsi vengono aggiunti ogni mese, secondo la presentazione del sito.
Una testimonianza di un ingegnere
Sanyam Bhutani, ingegnere di machine learning e due volte Kaggle Master, descrive PyImageSearch University come il « Master » in visione artificiale che avrebbe voluto avere all’inizio della sua carriera. Sottolinea la possibilità di consultare tutti i tutorial di Adrian su una singola pagina indicizzata, e di testare il codice senza dover configurare l’ambiente, che definisce un « incubo ». Conclude con queste parole: « 10/10, lo raccomando ».
Per saperne di più, incluso come scaricare il codice sorgente dell’articolo, i visitatori sono invitati a inserire il proprio indirizzo email sul sito.
