你将收获

1.熟悉常见的深度学习图像分类算法:AlexNet,ResNet等

2.了解常见的图像分类应用:交通标志分类,时尚服装分类,汽车图像分类等

3.掌握图像分类项目的开发流程:包括数据制作、网络训练、测试、优化等

4.了解图像分类的常见论文

适用人群

a)具备深度学习基本理论基础的学员 b)了解神经网络的基本原理的学员 c)从事Python开发的工程师

课程介绍


从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。








本课知识点

深度学习class研发管理编程语言Python机器视觉工程师技术数据

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