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AI工程师-深度学习与计算机视觉实战

1. Python数据分析 2. 深度学习-图片分类（PyTorch猫狗分类和垃圾分类） 3. 深度学习-多标签分类（PyTorch图片打标签） 4. 深度学习-以图搜图（掌握Faiss和PyTorch工具，项目类似百度、360等领域以图搜图；京东，淘宝搜图；教育领域拍照搜题功能等）

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门课程

46894

人学习

课程总时长

艾文

讲师评分：5.0

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系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  Python编程基础

5门课程68700

Python语言是AI领域应用最广泛的主流语言，掌握Python是入门AI的基础功课。通过Python数据可视化，作为AI工程师快速了解数据必备技能

  • Python数据分析零基础入门实战

    66节8小时33分钟
    课程目标：
    课程以Python 基础入门开始学习，通过对Python 工具和基础知识的学习后，接下来我们会通过数据分析的几个案例入手，可以快速让大家如何学习项目中的数据分析如何处理，同时也是你入门机器学习的一个基础教程。在学习了Py

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    • Python数据可视化 matplotlib实战

      22节3小时36分钟
      课程目标：
      随着人工智能的复兴，越来越多AI的架构采用Python语言来开发，因此学习Matplotlib处理数据，就成为当下急需的技能。本课程是基于Python的Matplotlib库来进行数据的可视化，通过完成本课可以学习技术：

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      • Python数据可视化教程 Seaborn实战

        17节2小时21分钟
        课程目标：
        Python数据可视化库Seaborn，通过学习本教程，可以快速学习Seaborn可视化操作。本案例中结合泰坦尼克号，鸢尾花数据，国际航班飞行数据 Python数据可视化库Seaborn，通过学习本教程，可以快速学习Se

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        • Python数据可视化pyecharts实战

          19节2小时40分钟
          课程目标：
          本课程是pyecharts的入门课程。主要介绍了pyecharts函数库的基本使用方法。主要内容包括pyecharts简介，用pyecharts绘制离散点、折线、柱状图、柱状图和折线图组合、饼图、地理图等，而且这些

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          • Python数据可视化plotly实战

            13节1小时55分钟
            课程目标：
            以Python为基础进行数据分析，Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态

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            第二阶段：  PyTorch-深度学习之-图片分类实战

            2门课程41100

            通过猫狗分类和垃圾分类两个项目讲解工业界图片分类应用

            • 基于深度学习的猫狗图像分类

              23节4小时3分钟
              课程目标：
              注：提供全部课程资料和代码，请大家在网站（https://edu.51cto.com/course/19803.html）上登录，然后资料区进行下载。 PyTorch是facebook开源的深度学习（包括机器学习）框架，

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              • 基于深度学习的垃圾图像分类

                46节7小时22分钟
                课程目标：
                【课程介绍】 《PyTorch实战-深度学习之图像分类（ 垃圾分类案例）》 课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，结合当下**话题－垃圾分类问题为实际业务出发点，介绍最前沿的深度学习解决方案。 从0到

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                第三阶段：  PyTorch-深度学习-多标签分类实战

                2门课程19560

                工业界中图片打图片应用以及通用解决方案

                • 基于深度学习的电商多任务图像分类

                  17节1小时44分钟
                  课程目标：
                  《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

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                  • 基于深度学习的多标签图像分类

                    29节3小时42分钟
                    课程目标：
                    《 PyTorch实战－深度学习之多标签图片分类（03高级篇）》课程从实战的角度出发，基于真实数据集并结合实际业务出发点，介绍深度学习多标签图片分类通用解决方案，通过本课程，彻底掌握多标签图片分类项目。 从0到1讲解如

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                    第四阶段：  PyTorch-深度学习之以图搜索

                    1门课程16440

                    掌握PyTorch深度学习工具使用；掌握Facebook AI 研究院Faiss 针对聚类和相似性搜索库；通过项目案例让大家掌握图像搜索领域以图搜图，相似图推荐，拍照搜题等业务场景

                    • 基于深度学习的以图搜图实战

                      38节4小时34分钟
                      课程目标：
                      《深度学习之以图搜图实战（PyTorch + Faiss) 》课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合F

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