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沈福利
开发组长/高级工程师/技术专家
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JAVA企业级应用讲师、大数据实时处理技术领域工程师。从事多年JAVAEE、大数据处理方向的研发,设计和管理工作,擅长分布式开发和实时计算。对Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术框架有一定的实践经验。
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本课程共计443分钟,46节,如果每天学习1小时,预计学习8天。
课程简介


【课程介绍】 

     Pytorch项目实战 垃圾分类 课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,结合当下最新话题-垃圾分类问题为实际业务出发点,介绍最前沿的深度学习解决方案。

    从0到1讲解如何场景业务分析、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,尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构,对网络架构进行调整,以计算机视觉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。

【课程要求】

(1)开发环境:python版本:Python3.7+; torch 版本:1.2.0+; torchvision版本:0.4.0+

(2)开发工具:Pycharm;

(3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;

(4)学员收货:掌握最新科技图像分类关键技术;

(5)学员资料:内含完整程序源码和数据集;

(6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码


【课程特色】

阵容强大


讲师一直从事与一线项目开发,高级算法专家,一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。

仅跟前沿

基于当前热门讨论话题:垃圾分类,课程采用学术届和工业届最新前沿技术知识要点。

实战为先

根据实际深度学习工业场景-垃圾分类,从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部署。精心设计工业实战项目

保障效果

项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点

项目包装简历优化

课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中

【课程思维导图】



【课程实战案例】




你将收获
掌握深度学习Pytorch框架使用方法
熟练进行项目开发
提供实战模板,快速提升深度学习的实际项目经验
学习完项目后,垃圾图像分类项目可以直接用到实际项目中,对准备BAT级别互联网科技公司面试也有显著的帮助
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