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深度学习目标检测与分类实战入门专题
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在darknet下用c语言开发目标检测与分类，训练深度学习模型；在pytorch框架下训练模型，转换成libtorch，用C/C++进行进一步开发，致力于实际的深度学习工程落地。

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深度学习目标检测与分类实战入门专题
DarkNet深度学习入门视频

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Python3+TensorFlow实战入门视频课程

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深度学习OCR实战入门专题
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深度学习OCR实战入门专题,pytorch/libtorch/caffe框架下的ocr文本识别模型训练，以及基于darknet的车牌定位与libtorch ocr的识别实战课程。

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深度学习文字识别OCR网络设计入门(PyTorch)

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深度学习文字识别OCR实战入门课程(Pytorch)

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Darknet车牌识别实战入门课程(C/C++)

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深度学习工程师实战系列（必备原理+主流框架+项目实战）
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系列课程旨在帮助大家快速学习深度学习各大核心网络架构，通俗讲解其中每一个知识点，逐步挑战计算机视觉与自然语言处理，结合当下最主流的深度学习框架从零开始进行项目实战。课程以实战为核心，结合算法与论文展开项目实战，提供全部数据与代码，**行业从此开始！

  • 第一阶段：深度学习必备原理
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  • 第三阶段：深度学习项目实战
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深度学习工程师实战系列（必备原理+主流框架+项目实战）
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门课程
Python 3 数据挖掘与深度学习
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1. 以CRISP-DM为理论指导，从实战角度系统介绍sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现。 2. 使用word2vec，gensim等，结合实际案例对文本挖掘技术进行学习。 3. 介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法，及其在Keras+Tensorflow环境下的实现。

  • 第一阶段：Python数据挖掘
  • 第二阶段：Python文本挖掘
  • 第三阶段：Python深度学习
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Python 3 数据挖掘与深度学习
Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘

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从Python代码实现学懂深度学习
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从Python语言入门起步，然后学习Numpy计算库和Matplotlib数据绘图库，进而学习深度学习原理、算法公式及Python代码实现。本学习路径助你摆脱框架、学精学透深度学习底层实现原理与方法。 采用Jupyter Notebook讲解，图文并茂，讲述与代码对应，可作为交互式电子书。

  • 第一阶段：Python语言入门
  • 第二阶段：Numpy及Matplotlib
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从Python代码实现学懂深度学习
Python编程的术与道：Python语言入门

50课时白老师

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40课时白老师

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