机器学习中，线性回归数学推导的问题在工作和学习中经常的使用。尤其是面试的时候，线性回归数学推导是必考的话题。本节课就带领同学们一步一步的推导线性回归

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。

本课程主要让学员学习Pandas的核心用法，通过Pandas API如何对线性、二维和三维数据

畅销系统学习：深度学的工作原理，学习神经网络，卷积神经网络，RNN网络结构以及LSTM网络结构

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。

懂得如何利用线性代数解决实际的工程问题。

学习和构建各种循环神经网络，完成对自然语言分词、词性标注、依存语法分析，实现从零到知识图谱的构建！

帮助学员学习Maven入门到进阶内容：1.坐标仓库私服 2.插件测试 3.项目原型 4.属性配置

学习图像分类、目标检测、语义分割三大计算机视觉任务的模型训练到安卓端部署方法

学习深度学习的主要各个核心模块，以及各个流行框架

学习Python必备基础与科学计算库

让学员能够联合使用Opencv和Tensorflow，完成深度学习案例开发。1、通过Heatmap特征的讲解，认识其原理，并通过Opencv设计自己的样本标注工具。2、通过实际问题设计loss_function,并使用迁移学习的思想构建网络模型，训练模型。3、通过两个示例实现目标识别及其定位回归。

分享ssd框架使用过程中出现的问题及相关工程经验

了解深度学习基本算法以及pytorch的使用

让学员能够从零开始通过自己写代码的方式实现线性回归，一步步进入深度学习大大门。

帮助本科生和低年级研究生的同学们尽快熟悉深度学习的知识,让大家快速进入写论文,发论文的状态.帮助对深度学习感兴趣的程序员兄弟们尽快上手,为大家做出落地的产品打基础.

本课程让学员充分了解Python数据可视化库Matplotlib的使用方法，并可以和NumPy以及Pandas库配合使用，进行数据可视化处理。

能够根据实际项目需求，自己设计出高精度的神经网络模型

让学员能够从零开始通过自己写代码的方式实现Softmax多分类器，一步步进入深度学习大门

能够自己动手构建人脸识别系统、物体识别系统。精通复杂图片分类、迁移学习、图片去噪、风格转换等项目。

深刻学习神经网络的原理及思想。多面了解卷积神经网络，并可以设计一些脚本来进行回归及分类的任务

帮助想快速入门机器学习和深度学的朋友们快速的打好数学基础。 数学基础是同学们的一个学习难点。本套课程就是帮助同学们快速的学好数学中矩阵的相关知识

了解文字识别服务产品的基本情况

帮助学员快速学习Java入门内容：1.基本语法 2.继承和组合 3.多态与接口 4.内部类

学习物体检测YOLO全系列（共五代算法）并进行项目实战

深刻理解深度学习原理；学习深度神经网络的Python代码实现方法

掌握图像标注以及YOLOv5训练自己数据集的方法

系统学习TensorFlow系统架构、编程模型、模型设计和开发接口。

学习本课程能快速的了解神经网络的工作原理，提高对神经网络的认识，为深度学习打下基础。

让学生可以把创意和想法高效的变成现实