基于深度学习的垃圾图像分类

【课程介绍】

    《PyTorch实战-深度学习之图像分类（ 垃圾分类案例）》 课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，结合当下**话题－垃圾分类问题为实际业务出发点，介绍最前沿的深度学习解决方案。    

    从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理，模型训练与调优，全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。

    课程结合当下深度学习热门领域，尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构，对网络架构进行调整，以计算机视觉为核心讲解各大网络的应用于实战方法，适合快速入门与进阶提升。

【课程要求】

  1.开发环境：python版本：Python3.7+； torch 版本：1.2.0+； torchvision版本：0.4.0+

  2.开发工具：Pycharm；

  3.学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；

  4.学员收货：学习**科技图像分类关键技术；

  5.学员资料：内含完整程序源码和数据集；

  6.课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码

【课程收益】

   1.学习深度学习PyTorch框架使用方法
   2.熟练进行项目开发
   3.学习各大经典网络结构
   4.提供实战模板，快速提升深度学习的实际项目经验

   5.学习完项目，垃圾图像分类项目可以直接用到实际项目中，对准备BAT级别互联网科技公司面试有显著的帮助

【课程特色】

   阵容强大

  讲师一直从事与一线项目开发，高级算法专业人士，一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。

   仅跟前沿

  基于当前热门讨论话题：垃圾分类，课程采用学术届和工业届**前沿技术知识要点。

   实战为先

   根据实际深度学习工业场景－垃圾分类，从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部       署。精心设计工业实战项目

   保障效果

   项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点

   项目包装简历优化

   课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中

【课程思维导图】

【课程代码案例】