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                  深度學習入門視頻課程

                  唐宇迪
                  高校教師 / 培訓機構講師
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                  計算機博士,專注于機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰講師。在圖像識別領域有著豐富經驗,實現過包括人臉識別,物體識別,關鍵點檢測等多種應用的新算法。 參與多個國家級計算機視覺項目,多年數據領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗,出品多套機器學習與深度學習系列課程,課程生動形象,風格通俗易懂。
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                  【課程介紹】

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                  深度學習入門視頻課程從基本的神經網絡開始講起,將復雜的神經網絡分成幾個小模塊,先對的知識點的細節進行詳細講解再拓展到整個神經網絡,從神經網絡的架構,細節進行全面分析,并使用python代碼完成的神經網絡,從效果上感受神經網絡的強大。熟悉神經網絡后再進軍卷積神經網絡與遞歸神經網絡,詳解CNN與RNN的原理與細節。對經典網絡模型結構詳細分析講解,選擇經典論文剖析。帶大家上手深度學習!

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                  【課程收益】
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                  第一章:深度學習必備知識點
                  第二章:走進深度學習的世界-神經網絡模型
                  第三章:神經網絡案例實戰
                  第四章:卷積神經網絡
                  第五章:卷積神經網絡案例實戰
                  第六章:遞歸神經網絡
                  第七章:Faster-rcnn物體檢測框架
                  第八章:級聯網絡結構
                  第九章:關鍵點定位網絡
                  第一十章:殘差網絡架構
                  第一十一章:style-transfer風格轉換
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