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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

28715

人学习

40小时27分钟

课程总时长

讲师评分:5.0

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系统化学习
 
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第一阶段:  Python编程基础

5门课程 19小时6分钟

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Python后,可以选择Python的其中一个方向进行深入研究,不管对于自身升职找工作,还是对于自身IT专业能力的提升,都是非常有帮助的。

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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:Python基本语法、Pandas 数据分析和处理使用、使用Matplotlib进行数据可视化等。项目实战内容:泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据课程特点: 多行业实战项目教学 + 同步配套完整代码 + 零基础学习matplotlib数据分析可视化操作 + Pandas 数据分析Python 数据可视化库 matplotlib  主要知识点.

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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Seaborn可视化操作。通过本课程的学习,你可以学习到 seaborn 下如何绘制 直方图、条形图、计数图、散点图、箱线图、小提琴图、热力图以及各种效果优化。项目实战内容:泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据课程特点: 多行业实战项目教学 + 同步配套完整代码 + 零基础学习seaborn 数据分析可视化操作Python 数据可视化库Seaborn 主要知识点如下:部分课程的应用场景效果图如下:

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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,而且这些图表是可交互的。

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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、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析,可以快速让大家如何学习项目中的数据分析如何处理。项目实战内容:泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据课程特点: 多行业实战项目教学 + 同步配套完整代码 + 零基础学习Plotly数据分析可视化操作 + Pandas 数据分析Python 数据可视化库Plotly 主要知识点如下:课程部分效果如下: 

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第二阶段:  PyTorch-深度学习之-图片分类实战

2门课程 11小时25分钟

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,伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从卷积神经网络CNN 开始讲起,逐步延伸到深度学习各大神经网络,全程原理和案例代码实战,一步步带大家入门如何使用PyTorch玩转深度学习。  《PyTorch实战-深度学习之图像分类( kaggle 案例-猫狗分类案例)》作为使用PyTorch图像分类业务场景 入门课程, 程风格通俗易懂,快速学习当下非常热门的深度学习框架!《通过 kaggle 的一个比赛项目:猫狗分类,通过Pytorch 深度学习工具来完成我们的项目。

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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1讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,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,尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构,对网络架构进行调整,以计算机视觉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。【课程要求】   1.开发环境:python版本:Python3.7+; torch 版本:1.2.0+; torchvision版本:0.4.0+  2.开发工具:Pycharm;  3.学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;  4.学员收货:学习**科技图像分类关键技术;  5.学员资料:内含完整程序源码和数据集;  6.课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码【课程收益】   1.学习深度学习PyTorch框架使用方法    2.熟练进行项目开发    3.学习各大经典网络结构    4.提供实战模板,快速提升深度学习的实际项目经验   5.学习完项目,垃圾图像分类项目可以直接用到实际项目中,对准备BAT级别互联网科技公司面试有显著的帮助【课程特色】    阵容强大  讲师一直从事与一线项目开发,高级算法专业人士,一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。   仅跟前沿  基于当前热门讨论话题:垃圾分类,课程采用学术届和工业届**前沿技术知识要点。   实战为先   根据实际深度学习工业场景-垃圾分类,从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部       署。精心设计工业实战项目   保障效果   项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点   项目包装简历优化   课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中【课程思维导图】  【课程代码案例】

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第三阶段:  PyTorch-深度学习-多标签分类实战

2门课程 5小时27分钟

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业务需求。    从0到1讲解如何场景业务分析、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,以接地气的方式详解每一步流程与解决方案。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握多目标输出图片分类解决方案和功能实现。

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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讲解如何场景业务分析、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。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握图片多标签提取解决方案和项目实战。

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第四阶段:  PyTorch-深度学习之以图搜索

1门课程 4小时27分钟

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

    37节 4小时27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Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,完成图片特征索引构建和在线图片检索。    从0到1完成以图搜图的功能实现,针对课程业务分析、数据处理,图片特征索引构建和优化,在线图片检索功能全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握基于深度学习的图像搜索方案和功能实现。

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课程名称 操作
Python数据分析零基础入门实战 付费用户专享
Python数据可视化 matplotlib实战 付费用户专享
Python数据可视化教程 Seaborn实战 付费用户专享
Python数据可视化pyecharts实战 付费用户专享
Python数据可视化plotly实战 付费用户专享
基于深度学习的猫狗图像分类 付费用户专享
基于深度学习的垃圾图像分类 付费用户专享
基于深度学习的电商多任务图像分类 付费用户专享
基于深度学习的多标签图像分类 付费用户专享
基于深度学习的以图搜图实战 付费用户专享

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