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路线详情:3步骤·5门课

Step1: 系统入门深度学习

由于深度学习在算法领域的优异表现,本阶段首先带你进入深度学习的世界,系统接触神经网络基础知识和前沿技术,并初步具备用深度学习解决实际问题的能力!

学习目标:

由理论到实操,紧跟行业热点,系统入门深度学习

课程重点:

1、体系化构建深度学习及神经网络知识基础
2、全面接触深度学习热点前沿知识
3、结合业界应用案例掌握解决问题的能力

CND SCNN RNN LSTM/GRU GAN Transformer TL SSL

学习目标:

全面解读深度学习主流框架 PyTorch 的基础知识和使用

课程重点:

1、全面覆盖PyTorch框架关键性知识点
2、涵盖CV,NLP,GAN领域经典模型结构和实用案例
3、多年经验汇总,前沿模型训练优化技巧全掌握
4、介绍前端技术思路,让视野更宽广

PyTorch 神经网络 模型调优 图像/文本/机器翻译
Step2: 掌握深度学习框架TensorFlow

TensorFlow是目前最火的谷歌开源深度学习框架,灵活使用TensorFlow,可以让你达到初级深度学习工程师的水平。

学习目标:

掌握Tensorflow2.0的基础语法以及常见 API

课程重点:

1、先人一步,Tensorflow2.0新特性
2、配套多个Kaggle实战项目,包含图像、文本、预测多个领域
3、掌握模型保存与部署、分布式训练等进阶实战技巧
4、涵盖部分1.0版本内容,无缝过渡到2.0版本

Tensorflow Kaggle 图像/文本分类
Step3: 目标检测算法原理与广泛应用

丰富的实战经验可以让你更好的运用目标检测。本阶段结合多个热门案例及一个完整项目,帮你彻底掌握目标检测算法,并最终打造一个项目作品!

学习目标:

掌握常见的目标检测算法的基本理论,熟练运用不同场景下的应用范例。

课程重点:

1、以项目为驱动,结合实际落地场景,详解模型算法
2、实战多场景下的目标检测,内容通用性、实用性更强
3、从数据打包到模型部署,涵盖完整的目标检测算法流程

SSD Faster RCNN YOLO 文本检测 车辆检测 通用物体检测

学习目标:

熟练掌握人脸业务开发以及实际工程中模型的设计、训练和调优。

课程重点:

1、以项目为驱动,应用主流框架,让AI技术真正落地
2、涵盖人脸检测、匹配、活体检测、关键点定位、人脸属性等主流业务
3、帮助入门者快速上周实战应用,打造适合毕设/面试等不同需求的作品

人脸检测 匹配 活体检测 关键点定位 人脸属性 网络模型搭建 训练以及模型优化

*说明:路线内每门课程都具有完整独立的学习价值,因此一部分知识点可能重合,选择前请知晓!

路线:快速入门深度学习之目标检测 3步骤 · 5门课
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