你将收获

在常见的图像分类等应用场景之外，进一步理解特征的应用，可以尝试开发出更多更有趣的应用。通过对特征使用的分析，希望能让大家对于运用卷积神经网络处理实际工业需求有进一步的理解。

适用人群

机器学习领域的学习者，具备python基础，能够理解“特征”，“梯度下降”，“反向传播”这些名词的含义，希望能够使用深度神经网络处理更多工业上的需求的人群。

课程介绍

卷积神经网络视频教程，该课程以卷积神经网络处理图像为例，探讨了卷积得到的特征图（feature maps）的特性和运用，展示了特征在数据重建、图像生成、对抗样本、相似图查找等等领域的广泛运用，并辅以代码示例，帮助学员更好地理解深度学习和传统机器学习，乃至传统计算机视觉的关系。

课程目录

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