深度学习之图像识别-基础入门实践篇

深度学习之图像识别-基础入门实践篇
共14节 1113人在学 课程详情
  • 0-课程内容安排介绍
  • 1.1-深度学习及图像识别简介-深度学习简介
  • 1.2-深度学习及图像识别简介-图像识别简介
  • 2-神经网络基础(上)
  • 2-神经网络基础(下)
  • 3-卷积神经网络基础
  • 4-神经网络优化基础
  • 5.1-深度学习中的数据-常见数据集介绍
  • 5.2-深度学习中的数据-数据增强
  • 6.1-图像分类-图像分类基础
  • 6.2-图像分类-表情分类实战(上)
  • 6.2-图像分类-表情分类实战(中)
  • 6.2-图像分类-表情分类实战(下)
  • 6.3-图像分类-细粒度图像分类实战

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    课时介绍

    神经网络基础

    课程介绍

    本课程将以理论加实践的方式,带你深入理解深度学习基础和图像分类任务。通过GPU平台训练自己的代码,真正做到现学现用!

     

    代码逐行分析!!!

     

    课程大纲:

     

    知识基础要求

    (1) 熟悉基本Python语法

    (2) 基本数学知识

    (3) 对深度学习有一定理论的认识

     

    教学目标

    通过理论与代码实践教学,使学员能够

    (1) 掌握深度学习基础理论知识

    (2) 熟悉并理解深度学习图像分类的理论知识并进行项目实战。

    (4) 通过在线 GPU 训练深度学习代码( PyTorch 框架)

    其他说明:

    注意:本课程费用不包括GPU、答疑等。

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