人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战）
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人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战）
系列课程主要分为3大阶段：（1）首先掌握计算机视觉必备算法原理，结合Opencv进行学习与练手，通过实际视项目进行案例应用展示。（2）进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战，掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。（3）结合经典深度学习框架与实战项目进行实战，基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂，项目驱动学习与就业面试。
建议同学们按照下列顺序来进行学习：1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲：Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以
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高校教师 / 培训机构讲师
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
包含课程
16240人 学习人数4.6分 课程评分5小时破冰Python教程-快速入门必备人工智能时代，Python语言的存在掀起了一股Python语言热，能够快速掌握python用法与其核心操作，就能够在短时间内使用python进行后续的工作与学习，就能够超前的走在这个人工智能兴起的时代。课程风格通俗简洁，理论与实践相结合，帮助你用最短的时间代价快速入门！！ 更多人工智能，机器学习相关课程：https://edu.csdn.net/lecturer/1079pythonPython编程语言
17379人 学习人数4.7分 课程评分Opencv计算机视觉实战(Python版)Opencv计算机视觉实战课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂，用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习，课程中所有代码均使用Python完成，在实战中首先讲解整体解决方案，接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果，提供全部课件及项目中所使用代码和数据。python计算机视觉opencv人工智能机器视觉
11349人 学习人数4.8分 课程评分深度学习框架-PyTorch实战购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向，基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果，整体风格通俗易懂，提供全部课程所属课件。深度学习框架人工智能自然语言处理计算机视觉
4641人 学习人数4.7分 课程评分人工智能框架实战精讲：Keras项目购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Keras项目实战课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，从零开始讲解如何进行数据处理，模型训练与调优，最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域，以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法，适合快速入门与进阶提升。 任务作业： 1.基于Keras构建VGG网络模型 2.加载与预处理细胞图像数据 3.构建完成分类模型并进行测试识别 （注意： 作业需写在CSDN博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）机器学习人工智能深度学习tensorflowkeras
3448人 学习人数4.7分 课程评分Python-深度学习-物体检测实战购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。深度学习人工智能计算机视觉开源项目解决方案
12869人 学习人数4.6分 课程评分人工智能-数学基础视频课程【课程介绍】 本旨在帮助同学们打下数学基础，通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学，线性代数，概率论与统计学，同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式，掌握核心知识点。课程章节内容较多，初级同学按顺序学习即可，有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习！【你将收获】 1、AI工程师必备的数学思想剖析 2、4大数学知识体系与实战结合精讲 3、数学知识在开发实战中的应用方法 4、人工智能工程师必修课 【课程核心知识点】Python人工智能数学机器学习深度学习
34173人 学习人数4.5分 课程评分深度学习框架Tensorflow案例实战视频课程深度学习框架Tensorflow案例实战视频培训课程概况： Tensorflow是谷歌开源的深度学习（包括机器学习）框架，伴随着人工智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架Tensorflow，玩转Tensorflow模型训练、等所有知识点。深度学习框架视频Tensorflowpython
2327人 学习人数4.6分 课程评分Tensorflow-图像处理视频教程购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdn500）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 课程以图像处理软件Tensorflow作为核心武器，基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型，使用真实数据集进行实战演示，通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战，详解其中的原理与代码实现。图像处理深度学习tensorflow机器学习人工智能
7077人 学习人数4.5分 课程评分深度学习项目实战-关键点定位视频课程购买课程后，添加小助手微信（微信号：itxy41）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师社群答疑 深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景，选择多阶段检测的网络架构，对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源，实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。深度学习深度学习项目实战深度学习实战大数据云计算/大数据
5296人 学习人数4.6分 课程评分Tensorflow物体检测Faster-Rcnn技术教程购买课程后，可扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Tensorflow物体检测FasterRcnn视频培训教程内容概况：课程首先讲解物体检测的初期算法，对比不同效果与设计思想从而引入fasterrcnn三代算法。在学习阶段我们选择了深度学习框架tensorflow版本进行解读，在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faster-rcnn原理、训练、编译、算法的思想与实现方法。 终身讲师卡更优惠，持续更新，一劳永逸深度学习-tensotensorflow深度学习物体检测人工智能
4359人 学习人数4.6分 课程评分Python数据科学常用工具包视频教程购买课程后，可扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python数据科学必备工具包视频培训课程：该教程共包含Python数据教程领域四大核心库，科学技术库Numpy，数据分析处理库Pandas，可视化库Matplotlib，可视化库Seaborn。通过学习本教程，可以掌握Numpy矩阵、数组、函数等；Pandas、Matplotlib、Seaborn的用法。python库numpy机器学习数据分析
21430人 学习人数4.5分 课程评分深度学习Caffe框架入门视频课程深度学习框架caffe入门，详解网络配置中每一个层的结构和参数项，对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线，自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。深度学习caffe框架大数据云计算/大数据
18420人 学习人数4.5分 课程评分大数据：深度学习项目实战-人脸检测视频教程进军深度学习佳项目实战：人脸检测项目视频培训课程，从数据的收集以及预处理开始，一步步带着大家完成整个人脸检测的项目，其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构，对于每一个核心步骤详细演示流程和原理解读，在完成检测代码之后进行了详细评估分析，并给出一篇顶级会议论文作为学习参考，详细分析了针对人脸检测项目的优缺点和改进策略。深度学习项目实战python机器学习人脸检测
套餐介绍
系列课程主要分为3大阶段：（1）首先掌握计算机视觉必备算法原理，结合Opencv进行学习与练手，通过实际视项目进行案例应用展示。（2）进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战，掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。（3）结合经典深度学习框架与实战项目进行实战，基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂，项目驱动学习与就业面试。
建议同学们按照下列顺序来进行学习：1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲：Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以
