基于深度学习的电商多任务图像分类 中阶

以电商业务场景需求为驱动,实现多目标输出的图片分类

新课热卖榜    第2 更新: 2020/11/24

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58 学习人数 1小时44分钟 17课时
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走在前方

讲师评分:4.8 14门 课程 1.7万 次学习

计算机硕士学位,技术负责人,拥有10年编程经验与3年的教学经验。工作包括电商、新闻资讯、直播等相关领域研发经验。曾经任职于亚信,某条等大型企业。

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 13
  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 深入了解电商业务需求
  • 掌握数据分析可视化方法使用,加深业务数据理解
  • 掌握深度学习PyTorch框架使用方法
  • 掌握多目标输出联合求loss的方法
  • 掌握多目标图片分类解决方案以及工程实现

适合人群:

计算机视觉人员、NLP工程师、推荐算法工程师等人工智能从业人员

课程目标:

以电商业务场景需求为驱动,实现多目标输出的图片分类

课程简介:

  《深度学习之多目标输出图片分类(03高级篇) 课程从实战的角度出发,基于电商业务(例如:京东、淘宝等)真实数据集并结合实际业务出发点,介绍深度学习多目标图片分类解决方案和代码实现,通过本课程,彻底掌握多目标输出图片分类业务需求。

    从01讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以接地气的方式详解每一步流程与解决方案。

   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握多目标输出图片分类解决方案和功能实现。


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课程大纲

资料下载
  • 1

    学什么 学什么

    [08:55] 开始学习
  • 2

    开发工具介绍 开发工具介绍

    [03:43] 开始学习
  • 3

    数据文件介绍 数据文件介绍

    [03:40] 开始学习
  • 4

    数据整体分析 数据整体分析

    [06:11] 开始学习
  • 5

    数据集切分训练集和验证集 数据集切分训练集和验证集

    [06:45] 开始学习
  • 6

    训练多目标数据可视化分析 训练多目标数据可视化分析

    [06:12] 开始学习
  • 7

    如何自定义Dataset类 如何自定义Dataset类

    [04:54] 开始学习
  • 8

    完成自定义Dataset类和测试验证 完成自定义Dataset类和测试验证

    [09:24] 开始学习
  • 9

    如何自定义网络模型 如何自定义网络模型

    [07:58] 开始学习
  • 10

    完成自定义网络模型 完成自定义网络模型

    [04:45] 开始学习
  • 11

    自定义网络模型测试验证 自定义网络模型测试验证

    [07:49] 开始学习
  • 12

    数据加载和模型文件定义 数据加载和模型文件定义

    [04:37] 开始学习
  • 13

    模型训练前期准备 模型训练前期准备

    [03:10] 开始学习
  • 14

    模型训练代码实现 模型训练代码实现

    [07:43] 开始学习
  • 15

    模型训练代码训练过程演示 模型训练代码训练过程演示

    [06:00] 开始学习
  • 16

    模型效果预测 模型效果预测

    [06:46] 开始学习
  • 17

    项目总结和优化 项目总结和优化

    「仅限付费用户」点击下载“readme.txt”

    [06:21] 开始学习
¥299.00
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