- 计算机视觉
深度学习-物体检测及分类-YOLOv5实战-汽车检测(自动驾驶)
物体检测应用场景:人脸检测,车辆检测,行人计数,自动驾驶,安全系统 ... 等众多场景本课程将在90分钟内,让学员学会人工智能领域的【物体检测分类的实战技巧】,达到可以自己动手标注数据、训练模型、模型优化等方面技能,拥有独立完成工作的能力。课程主要内容:1.数据标注2.模型训练3.预测4.代码讲解5.模型优化6. 其他...
共7节 453人已学习¥12.0 免费试学 - 计算机视觉
python-opencv图像处理(基础课程)
1. 课程通俗易懂2.每节课时间短,节省学员大量时间3.每节课都会有应用,为所用而学4.值,是这门课的最大特点。学有所值
共26节 465人已学习¥12.0 免费试学 - 机器学习
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。
共36节 389人已学习¥12.0 免费试学 - 深度学习
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
共8节 309人已学习¥12.0 免费试学 - 深度学习
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
共9节 406人已学习¥12.0 免费试学 - Python
Python语言的【重点&难点】
1. Python函数部分重点;2.Python类设计3.Python多进程、多线程等4.其他重点、难点知识
共30节 1486人已学习免费 免费试学 - 深度学习
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。
共16节 266人已学习¥12.0 免费试学 - 计算机视觉
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。
共11节 2357人已学习¥12.0 免费试学 - 计算机视觉
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。
共8节 373人已学习¥12.0 免费试学 - 计算机视觉
AI开发环境搭建
零基础学AI,这个课程将从电脑选配、python安装、虚拟环境搭建、开发工具安装及虚拟环境配置、开始第一个小程序等多个方面,教大家迈入AI领域的第一步。
共9节 280人已学习¥12.0 免费试学
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一桥
CTO/研发总监
一桥飞架南北,天堑变通途(目标:让普通人轻松学会AI)个人简介:计算机硕士,16年研发经验,专注于机器学习、AI视觉、深度学习等领域系统研究。在图像识别、推荐系统、预测系统等方面有丰富的经验。带领团队研发了人工智能领域10多个产品,涵盖了互联网、广告、工业制造、通信、新能源、医疗等领域。发明专利申请中2项。
课程数 10 学生数 6784