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深度学习框架Caffe视频教程(windows版本演示 linux下也适用)

24课时

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深度学习相对于计算机视觉而言,属于入门很难的,需要一个有经验的科研团队来带,当然,大部分人都没有这个条件,而我作为一个深度学习技术一线的研究人员,希望将这个技术介绍给各位感兴趣的同学们,一个帮你们节省入门时间以及正确入门;另一个是让你们学到足够的基本技能以便开展项目。
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¥ 110

¥138

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深度学习Caffe(进阶) 基于Qt的MTCNN 人脸检测C++ Inference实战

22课时

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1.MTCNN算法检测人脸的实现细节; 2.快速掌握经典的人脸检测算法; 3.掌握caffe一些c++ api函数的使用、c++语言的巩固以及更熟悉caffe源码; 4.能够掌握caffemodel在windows平台上的工程搭建; 5.能够直接利用本课程的源码,开发人脸检测与识别相关的应用程序;
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¥ 31

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Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘

63课时

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文本挖掘(TM),又称自然语言处理(NLP),是AI时代炙手可热的数据分析挖掘前沿领域,本次课程将会从最基础的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始,全面介绍文本挖掘技术,特别会针对目前最热的word2vec,gensim等 结合实际案例进行学习,帮助学员从零基础直接升级至业界的最新技术前沿。
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验证码识别 深度学习视频课程

9课时

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基于深度学习框架caffe的验证码识别-项目视频课程,摆脱传统字符分割方法或者OCR识别,而基于深度学习技术实现,获得了极好的效果(在我们的验证码中达到了100%的识别率),学员学完本课程,将能够独立进行验证码识别项目开发,或者汽车牌照识别项目的开发。
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人工智能-必备数学基础视频课程

127课时

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掌握数据科学中必备的数学基础
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亲自动手写一个深度学习框架视频课程

41课时

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通过模拟Caffe,亲自动手写一个深度学习框架,搞懂底层原理,进而掌握复现新型模型的能力。
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Tensorflow高级应用之进阶项目系列视频课程

18课时

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学会Tensorflow的一些高级应用,如TFRecord,Slim,队列等。并学会使用Tensorflow完成图像识别,验证码识别,文本分类,语音分类等项目。
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OpenCV 特征提取与检测实战视频课程

26课时

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帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习掌握特征提取与对象检测相关知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握对象识别与检测相关知识与OpenCV开发技能。
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Python爬虫实战视频教程

18课时

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让学员了解编写Python爬虫需要使用到的核心技术,以及学会编写复杂的Python爬虫
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深度学习项目实战视频课程-对抗生成网络

16课时

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对抗生成网络(GAN)已经刷爆各大顶级会议,本课程用最通俗易懂的讲解带大家快速入门对抗生成网络,你也可以DIY各种生成数据。
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NumPy:深度学习系列视频教程

28课时

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本课程的目标是让学习完全掌握Python程序库NumPy的使用方法,NumPy支持完美的数组、矩阵等运算操作。
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决胜AI-强化学习实战系列视频课程

21课时

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带领同学们快速掌握机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合,实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏!
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Cuda编程(并行计算)视频课程

11课时

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理解为什么需要Cuda编程,掌握Cuda编程基础的Api接口,并理解Cuda编程的核心--并行计算。
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会员免费

Python数据挖掘实战视频教程

75课时

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掌握Python数据挖掘流程,熟练使用Python库进行建模分析。
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Tensorflow项目实战视频课程-文本分类

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快速掌握如何使用Tensorflow从零开始完成一个实际的项目以及掌握如何使用CNN进行文本分类的原理。
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实例讲解机器学习是实际项目中的应用,使同学们快速掌握如何使用机器学习。
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让学员通过Python Scrapy框架可以实现非常复杂的网络爬虫,包括分布式爬虫。
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人工智能的数学基础和Python实战视频课程

74课时

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机器学习和人工智能当下热度十足,本课程旨在帮助大家快速掌握机器学习所依赖的数学知识,并和工程案例紧密结合在一起,对于复杂的复杂的数学知识给出通俗易懂的解释,帮助大家快速夯实数学基本功。为以后的机器学习、人工智能无障碍升级做好准备。
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OpenCV级联分类器训练与使用实战教程

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帮助OpenCV开发人员更好的掌握与使用HAAR与LBP级联分类器这一个强大的技术工具,理解级联分类器的原理、用法、参数意义、训练级联分类器实现自定义物体对象的实时检测。
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本课程结合Python爬虫技术、数据库技术、数据清洗、Beautiful Soup、Web代码分析、Pandas、Matplotlib等技术让学员掌握使用多种技术实现从抓取数据、到数据存储、再到数据清洗、以及数据分析和可视化的一条龙实现过滤,完成一个综合的数据分析项目。
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