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深度学习理论基础入门

配有神经网络理论计算,tensorflow,darknet,pytorch三种框架下的基础入门应用,同时还有c/c++方面的实际工程落地。

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门课程

3958

人学习

课程总时长

银河星君

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:  神经网络基础入门视频课程

1门课程26880

神经网络基础入门视频课程 (C/C++/Python3语言实现),对神经网络的理论有个基本的认识,以及掌握一些基础工具的使用。

  • 神经网络基础入门视频课程(C/C++/Python3语言实现)

    66节7小时28分钟
    课程目标:
    1、本课程主要是讲解神经网络基础,讲解神经网络的工作原理,让同学们对神经网络有个初步的认识。2、本课程的神经网络是主要通过C/C++语言实现,方便同学们对神经网络工作原理有更清晰的认识;3、本课程为神经网络基础入门课程,

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    第二阶段:  Python3+TensorFlow实战

    1门课程7620

    Python3+TensorFlow实战入门视频课程,了解tensorflow框架下的深度学习模型训练。

    • Python3+TensorFlow实战入门视频课程

      14节2小时7分钟
      课程目标:
      1、本课程主要是讲解Tensorflow实战,讲解Tensorflow神经网络搭建流程,让同学们对神经网络的搭建有个初步的认识。2、本课程的讲解是基于win10+Anaconda3环境,使用Python3+Tensorf

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      第三阶段:  DarkNet深度学习入门视频课程

      1门课程3780

      DarkNet深度学习入门视频课程(C/C++),了解darknet下的自定义数据集的模型训练。

      • DarkNet深度学习入门视频

        15节1小时3分钟
        课程目标:
        1、本课程是基于win10系统上的darknet源码。2、本课程主要是讲解如何使用darknet来训练模型。3、本课程主要是讲解在opencv中如何调用训练好的模型。4、本课程主要讲解如何使用摄像头采集自己所需要的数据;

        课程大纲

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        第四阶段:  目标检测与分类实战入门课程

        1门课程3000

        目标检测与分类实战入门课程(PyTorch/Libtorch/C/C++),了解pytorch框架下的模型训练,以及libtorch下的目标检测与分类模型应用。

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