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人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。

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门课程

1017701

人学习

120小时52分钟

课程总时长

唐宇迪

金牌讲师

讲师评分:4.9

永久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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专题价 ¥975.00
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总价 ¥2604.00

第一阶段:  Python工具包实战与机视觉必备基础

2门课程 33小时3分钟

掌握计算机视觉必备基础知识点与Opencv工具使用,结合项目进行实战!

  • Python入门与数据科学库

    87节 19小时11分钟
    课程目标:
    第一阶段:Python必备基础与数据科学库 概述:整个系列课程以Python为主导,第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战,使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础,全程通俗解读,代码实战! 大纲:1.       Python快速入门2.       科学计算库-Numpy3.       数据分析处理库Pandas4.       可视化库Matplotlib5.       可视化库Seaborn 学习建议:对于零基础的同学建议实际动手跟着课程做一遍Python必备的基础模块,有基础的同学们可以直接从这些必备库开始入手。预计学习时间10天

    课程大纲

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  • 计算机视觉-Opencv项目实战(Python版)

    102节 13小时51分钟
    课程目标:
    Opencv计算机视觉实战课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂,用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习,课程中所有代码均使用Python完成,在实战中首先讲解整体解决方案,接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果,提供全部课件及项目中所使用代码和数据。

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第二阶段:  进军AI-深度学习

3门课程 25小时50分钟

掌握深度学习经典网络模型原理与应用技巧

  • 人工智能深度学习入门视频课程

    30节 4小时59分钟
    课程目标:
    本课程从神经网络必备基础知识点开始讲起,由浅及深,一步步过度到整个神经网络架构!旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型,让所有人都搭上一趟AI快车。

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  • 【2019新版更新】人工智能-深度学习入门视频课程(下篇)

    24节 3小时12分钟
    课程目标:
    从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频,旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门深度学习这个世界上拥有**进技术的领域,深度学习全民皆兵。本篇主要涉及两大模块,分别是计算机视觉-CNN网络架构,自然语言处理RNN网络架构,风格依旧通俗易懂!

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  • 深度学习框架-PyTorch实战

    128节 17小时38分钟
    课程目标:
    深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。

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第三阶段:  深度学习实战-经典视觉项目

8门课程 61小时58分钟

使用深度学习框架进行项目实战,基于真实数据集,从零开始进行建模与分析实战!

  • Python-深度学习-物体检测实战

    40节 6小时24分钟
    课程目标:
    计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理,基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式,详细解读项目中每一模块核心源码,从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中,实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法,全程实战操作,通俗讲解其中复杂的网络架构。

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  • 深度学习-Keras-项目实战

    77节 11小时18分钟
    课程目标:
    课程简介:Keras项目实战课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,从零开始讲解如何进行数据处理,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,以计算机视觉与自然语言处理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。课程特色:1.对复杂的网络模型与业务需求进行通俗讲解,最接地气的方式2.基于真实数据集进行项目实战,从零开始,不放过一行代码3.当下AI最火爆框架,零基础入门轻松,进阶必备4.系列课程持续更新,永久有效。提供所有课程涉及内容

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  • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    168节 27小时37分钟
    课程目标:
    课程主要包括两大模块(原理和实战),首先会通俗讲解深度学习中各大经典网络架构并基于tensorflow2版本进行实例演示,详解网络模型训练方法与策略。项目实战全部基于真实数据集与实际任务进行展开,零基础入门深度学习与TF框架并进行进阶提升!

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  • Tensorflow-图像处理视频课程

    20节 3小时5分钟
    课程目标:
    课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

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  • 大数据——深度学习框架Caffe使用案例视频课程

    12节 3小时35分钟
    课程目标:
    深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种最常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线,自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。此课程操作系统使用的是Linux系统

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  • 大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测

    16节 2小时50分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战课程从常见的人脸检测项目开始,通俗理解项目本质以及伴随的挑战。从数据的收集预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,在完成**版的代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇**会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目**的思想和算法。 

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  • 大数据:深度学习项目实战-关键点定位视频课程

    12节 2小时54分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

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  • Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读

    16节 4小时11分钟
    课程目标:
    课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而选择,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。

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课程名称 操作
Python入门与数据科学库 付费用户专享
计算机视觉-Opencv项目实战(Python版) 付费用户专享
人工智能深度学习入门视频课程 付费用户专享
【2019新版更新】人工智能-深度学习入门视频课程(下篇) 付费用户专享
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Python-深度学习-物体检测实战 付费用户专享
深度学习-Keras-项目实战 付费用户专享
人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 付费用户专享
Tensorflow-图像处理视频课程 付费用户专享
大数据——深度学习框架Caffe使用案例视频课程 付费用户专享
大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测 付费用户专享
大数据:深度学习项目实战-关键点定位视频课程 付费用户专享
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