包含课程
- 283人 学习人数4.7分 课程评分
- 376人 学习人数4.6分 课程评分快速学AI系列---ubuntu18.04系统搭建从0开始,制作ubuntu18.04安装盘,到安装系统,配置显卡驱动、搭建虚拟环境、配置开发工具等多方面内容,让你快速进入AI开发,减少因系统、环境问题耽误我们宝贵的时间。cudaubuntuvirtualenvcudnn虚拟环境
- 2358人 学习人数4.9分 课程评分关键点检测实战:人体关键点检测从零开始,讲解 数据标注、数据集制作、模型训练、模型测试、模型优化、环境搭建等方面内容,让学习者能够快速学到AI图像领域关键点技术,应用到实际的工作中去。关键点检测detectron2数据标注模型优化模型训练
- 266人 学习人数4.3分 课程评分深度学习入门视频教程(Python)---3小时决胜【神经网络】3小时决胜【神经网络】课程旨在帮助同学们,在3小时的课程内,理解神经网络,并掌握如何设计神经网络,如何调优等等。从而让同学们从代码层面、理论层面,对神经网络的理解有一个质的飞跃。课程讲解方式是【代码】、【实验对比】、【图解】等相结合,通俗易懂。卷积神经过拟合Python网络优化深度学习
- 1487人 学习人数4.3分 课程评分
- 406人 学习人数4.8分 课程评分Python深度学习入门---前馈神经网络课程环境:win10,python3;备注:环境不太熟的同学,可以参考课程【AI开发环境搭建】:https://edu.csdn.net/course/detail/35251问题:现在好多从事AI 深度学习的同学、以及刚入门深度学习的同学,不了解深度学习为什么会实现特征学习。why ???本课程利用【中文字识别】项目,从代码、数学原理等多方面,用简单易懂的方式,让大家理解深度学习工作原理,并能够利用Python实现多层神经网络设计。主要内容:1.数学原理2.coding:3层网络、4层网络(正向传播、反向传播等)3.模型训练4.模型测试5.模型优化计算机视觉图像处理神经网络前馈神经网络深度学习
- 309人 学习人数4.3分 课程评分Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】课程环境:win10,python3,pytorch 1.7.1 + torchvision 0.8.2,cuda10.0+cudnn7.6.5 (暂时不关注GPU处理的,也可暂时不安装cuda、cudnn) ;备注:环境不太熟的同学,可以参考课程【AI开发环境搭建】:https://edu.csdn.net/course/detail/35251问题:现在好多从事AI 深度学习的同学、以及刚入门深度学习的同学,不了解深度学习为什么会实现特征学习。why ???本课程利用【中文字识别】项目,用简单易懂的方式,让大家理解深度学习工作原理,并能够利用Pytorch实现多层神经网络设计,学会优化神经网络的一些方法。主要内容:1. 网络设计2. 数据加载、制作3. 模型训练4. 模型评估5. 模型优化6. 损失函数7. 优化器8. 模型加载9. 模型保存10. GPU加速11.LOSS曲线图生成计算机视觉图像处理深度学习
- 392人 学习人数4.3分 课程评分5天学会Python(零基础学习)Python入门教程:掌握python开发的入门基础与重要操作,让大家在短时间内可以利用Python进行工作与学习。课程内容包括变量、循环结构、条件分支结构、List基础结构、字典结构、文件处理、函数基础等知识,涵盖绝大部分Python必要知识。NLP计算机视觉深度学习强化学习语音识别
套餐介绍
AI环境搭建、python基础、关键点技术
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