课程目录

• 1-1 深度学习基础
• 1.深度学习介绍
• 2.神经网络基础
• 3.浅层神经网络
• 4.深层神经网络
• 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
• 10.TFServing客户端
• 11.服务器部署
• 2.数据接口实现
• 3.模型接口实现
• 4.预处理接口实现
• 5.训练过程实现
• 6.测试过程实现
• 7.模型部署介绍
• 8.导出模型
• 9.打开模型服务
• 1-2 深度学习优化进阶
• 1.多分类
• 2.梯度下降算法优化
• 3.深度学习正则化
• 4.神经网络调参与BN
• 1-3 卷积神经网络
• 1.卷积网络原理
• 2.经典分类结构
• 3.CNN实战
• 1-4 循环神经网络
• 1.循环神经网络
• 2.词嵌入
• 3.seq2seq与Attention机制
• 1-5 高级主题
• 1.生产对抗网络
• 2.自动编码器
• 3.CapsuleNet
• 1-6 百度人脸识别
• 1.平台介绍
• 2.图像技术之人脸识别
• 3.图像技术之图像识别
• 4.图像技术之文字识别
• 5.语音技术
• 6.自然语言处理
• 7.人脸识别打卡案例
• 1-7 自然语言处理
• 1.自然语言处理基础概念
• 2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
• 3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
• 4.自然语言处理核心部分
• 5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
• 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
• 2.RCNN原理
• 3.SPPNet原理
• 4.FastRCNN原理
• 5.FasterRCNN原理
• 6.YOLO原理
• 7.SSD原理
• 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
• 2.数据集格式转换
• 3.TFRecords读取