课程介绍:
本课程将以非常简单的方式为您介绍人工智能复杂的理论:算法和编码库。我们将带您一步步走进机器学习的世界。
适合人群:
1.在校大学生
2.新入职场的技术小白
3.零基础想转行的非IT人员
4.有基础想转行的在职IT人员
5.期望得到技能提升的IT研发人员
课程亮点:
1.深入浅出直观讲解深度学习概念
2.对热门的神经网络进行讲解及实践
3.实用技能的落地项目
课程目录:
1-1 深度学习基础
1.深度学习介绍.rar
2.神经网络基础.rar
3.浅层神经网络.rar
4.深层神经网络.rar
1-2 深度学习优化进阶
1.多分类.rar
2.梯度下降算法优化.rar
3.深度学习正则化.rar
4.神经网络调参与BN.rar
1-3 卷积神经网络
1.卷积网络原理.rar
2.经典分类结构.rar
3.CNN实战.rar
1-4 循环神经网络
1.循环神经网络.rar
2.词嵌入.rar
3.seq2seq与Attention机制.rar
1-5 高级主题
1.生产对抗网络.rar
2.自动编码器.rar
3.CapsuleNet.rar
1-6 百度人脸识别
1.平台介绍.rar
2.图像技术之人脸识别.rar
3.图像技术之图像识别.rar
4.图像技术之文字识别.rar
5.语音技术.rar
6.自然语言处理.rar
7.人脸识别打卡案例.rar
1-7 自然语言处理
1.自然语言处理基础概念.rar
2.自然语言处理基础实作-机器学习篇.rar
3.自然语言处理基础实作-深度学习篇.rar
4.自然语言处理核心部分.rar
5.实战项目-从无到有打造聊天机器人.rar
1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
1.目标检测概述.rar
2.RCNN原理.rar
3.SPPNet原理.rar
4.FastRCNN原理.rar
5.FasterRCNN原理.rar
6.YOLO原理.rar
7.SSD原理.rar
1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
1.数据集标记.rar
2.数据集格式转换.rar
3.TFRecords读取.rar
1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
1.项目架构.rar
2.数据接口实现.rar
3.模型接口实现.rar
4.预处理接口实现.rar
5.训练过程实现.rar
6.测试过程实现.rar
7.模型部署介绍.rar
8.导出模型.rar
9.打开模型服务.rar
10.TFServing客户端.rar
11.服务器部署.rar
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