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Ai工程师-计算机视觉实战就业系列

系列内容主要分为四大核心模块:1.计算机视觉必备核心工具Opencv实战;2.深度学习核心算法精讲;3.深度学习框架实战;4.计算机视觉综合大项目实战。通俗讲解计算机视觉领域必备核心知识点及其工具使用,结合实际任务与真实数据集展开项目实战。适合转行就业与进阶提升的同学们加入学习!

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门课程

1018240

人学习

课程总时长

唐宇迪

讲师评分:4.9

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系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段:  计算机视觉核心工具Opencv实战

1门课程49860

掌握计算机视觉领域必备核心工具Opencv框架,全程实战解读图像处理与建模常用方法及其应用效果。

  • 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学习机器视觉领域需要的知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂,用非常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

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    第二阶段:  深度学习必备核心算法精讲

    2门课程29460

    计算机视觉领域经典算法精讲,从神经网络开始逐步提升到卷积神经网络等各大经典架构

    • 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:
      课程内容主要包括:1.神经网络必备基础;2.神经网络整体架构分析;3.动手实现神经网络模型。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。整体风格通俗易懂,用接地气的方式带领大家入门深度学习。

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      • 【2020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:
        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,通俗讲解各大经典网络模型算法原理及其应用领域。详解解读网络工作细节,可视化展示各模块作用及其整体架构分析,风格依旧通俗易懂,带领同学们入

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        第三阶段:  深度学习核心框架实战

        4门课程216420

        实战演示深度学习必备核心框架PyTorch与Tensorflow等框架使用方法及其应用案例

        • 深度学习框架-PyTorch实战

          128节17小时37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学习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

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          • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

            170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

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            • 深度学习-Keras-项目实战

              78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,以非常接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合

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              • 大数据——深度学习框架Caffe使用案例视频课程

                13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

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                第四阶段:  计算机视觉核心项目-物体检测与实例分割

                2门课程72600

                计算机视觉领域必备项目-物体检测与实例分割,YOLO与MaskRcnn实战系列。全部基于真实数据集与实际任务需求展开,结合深度学习框架进行实战演练,详细解读项目源码实现过程及其实例应用。

                • 深度学习-物体检测-YOLO实战系列(已更新V5)

                  101节13小时46分钟
                  课程目标:
                  物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块:(1),YOLO系列算法精讲,详细解读YOLO系列文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析,通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节;(1),YOLO-V3与最新V

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                  • 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学习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,

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                    第五阶段:  计算机视觉综合大项目实战

                    6门课程174840

                    计算机视觉经典应用领域,全部实战解读各大领域应用案例,结合源码进行实战解读,提供全部数据集与项目代码,进阶提升必备项目

                    • 强化学习实战系列(2020新版)

                      83节10小时28分钟
                      课程目标:
                      强化学习系列课程主要包括经典算法原理讲解与案例实战两大部分。通俗讲解当下主流强化学习算法思想,结合实例解读算法整理应用流程并结合案例展开代码实战。整体风格通俗易懂,适合准备入门强化学习并进阶提升的同学们。

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                      • 深度学习-行人重识别实战(2020新版)

                        91节12小时22分钟
                        课程目标:
                        行人重识别课程主要包括三大核心模块:1.2020经典算法(论文)详细解读;2.项目源码分析;3.实战应用;通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现,基于PyTorch框架展开实战,逐行讲解全部项目源码及其应用

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                        • 深度学习-对抗生成网络实战系列

                          86节11小时25分钟
                          课程目标:
                          对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容:1.经典GAN论文解读;2.源码复现解读;3.项目实战应用。全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法,通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构,从数据预处理与环境配置开始详

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                          • 深度学习模型部署与剪枝优化实例

                            66节8小时35分钟
                            课程目标:
                            深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速学习模型部署与优化方法。主要包括两大核心模块:1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法,使用docker工具简化环境配置与迁移问题

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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

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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,在完成代码之后进行了

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