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深度学习之目标检测技术实战

课程深入讲解目标检测深度学习算法的技术细节,案例涉及机器学习领域中经典模型。

17课时
11068人学习
5.0分
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第0章 深度学习之目标检测技术实战 00:01:16
深度学习之目标检测技术实战-课程介绍00:01:16试看
第1章 Python编程基础 06:29:12
语言基础-Anaconda00:57:06
语言基础-Python基础语法(1)01:17:59
语言基础-Python基础语法(2)00:23:27
语言基础-Python基础语法(3)01:14:34
语言基础- Python面向对象编程(1)00:44:18
语言基础- Python面向对象编程(2)00:39:36
语言基础-NumPy基础00:50:37
语言基础-Matplotlib基础00:21:35
第2章 神经网络 02:55:54
机器学习-神经网络基础-神经网络概述01:07:02试看
机器学习-神经网络基础-深度神经网络01:02:16试看
机器学习-神经网络基础-卷积神经网络00:24:07
机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术00:22:29
第3章 经典框架 01:14:05
经典框架-Tensorflow基础00:48:34
经典框架-PyTorch基础00:25:31
第4章 OpenCV目标检测-项目实战 01:22:30
应用实践-图像处理基础00:10:19
应用实践-openCV基础00:44:29
应用实践-人脸识别00:27:42
第5章 CNN目标检测-项目实战 05:16:25
关于学习流程00:07:47
神经网络-单层感知机项目00:39:43
神经网络-逻辑回归项目00:22:42
神经网络-多分类逻辑回归项目00:28:48
神经网络-多层感知机项目00:22:31
深度神经网络-多层感知机-keras版00:21:21
深度神经网络-多层感知机-tensorflow版00:12:59
深度神经网络-多层感知机-PyTorch版00:15:42
深度神经网络-MNIST-keras版00:19:56
深度神经网络-MNIST-Tensorflow版00:06:14
深度神经网络-MNIST-PyTorch版00:13:35
深度神经网络-梯度消失00:09:42
深度神经网络-过拟合00:02:56
深度神经网络-可视化00:02:19
深度神经网络-归一化00:05:56
CNN-keras00:48:02
CNN-Tensorflow00:14:28
CNN-PyTorch00:21:44

课程简介

人工智能在各行业的迅速落地,使很多任务的完成成本大幅降低,效率显著提升。与此同时,作为其技术内核,机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注,越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习算法的相关原理,并希望将其与自己的领域相结合,拓展新思路,形成新的解决方案。 

本课程主要面向以机器学习与深度学习为专业方向的学员,以及想要了解和学习机器学习与深度学习算法的各行业从业者,以较为通俗讲解机器学习与深度学习算法,辅以日常生活中的例子和编程实验,涉及机器学习领域中比较常见的经典模型。

目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务:

(1)分类

(2)定位

(3)检测

(4)分割

课程目标

熟悉Python基础语法;

熟悉Anaconda环境配置与基本操作;

掌握Matplotlib可视化技术;

掌握Numpy技术基础;

掌握深度学习技术基础;

掌握Tensorflow框架的基本操作;

掌握PyTorch框架的基本操作;

熟悉CNN技术原理与编程要点;

熟悉RNN目标检测技术原理与编程要点。

适合人群

具备一定的Python和软件开发基础,希望深入了解机器学习和深度学习底层原理、数学原理、以及卷积神经网络、循环神经网络等实用化编程技术的广大工程技术人员。

王老师

讲师简介:

在长期软件领域工作过程中,对软件企业运作模式有深入研究,熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI,在具体项目实施过程中总结经验,有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉,能根据项目特点定制具体软件过程,并进行项目管理和监控,有很强的软件项目组织管理能力。

对C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用,具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力,熟悉Android框架、IOS框架等技术,了解各种设计模式,能在具体项目中灵活运用。


专业技能:

具有丰富的软件开发以及软件测试与维护的经验,曾独立完成多项实际工作任务。

精通Java语言,对基于WEB的J2EE应用架构有深入的了解。

熟练掌握MyEclipse8、NetBean等集成开发工具。

熟悉各种应用服务器:websphere、weblogic、tomcat、resign、JBoss的配置和应用开发。

熟悉软件工程理论,熟练掌握UML语言,对CMM、CMMI有深入研究,丰富的大型软件开发实战经验。

熟悉数据库设计理论,熟练使用设计工具:Sybase Powerdesigner,Oracle Designer,CA ERwin。

精通Oracle和MySQL数据库,熟练使用从Oracle8i—Oracle11g的各种管理配置工具,大量Oracle数据库软件开发项目实践经验,丰富的大型项目数据库部署实施经验,丰富的性能调整经验,熟悉各种Oracle相关开发工具软件的使用。

精通Oracle后台开发语言PL/SQL,能根据应用需求,合理的设计、开发调试后台存储过程、触发器等。


主要培训用户:

中国电子科技集团(CETC)、山西省信息中心、丰田汽车、福田汽车、民族证券、北京烟草专卖局、珠海邮政、深圳邮政、中国南方航空公司贵州分公司、中国人民解放军某生物科技研究所、中国水力水电建设集团、首钢、广州移动、广州电信、南方电网、中国电信、中国船舶、深圳天池医药、苏州大学、南京邮电大学、浙江工业大学、北京师范大学、山西大学、广州大学软件学院、北京航空航天大学软件学院、北京交通大学软件学院、华中科技大学软件学院、海南省人口管理中心、中国长江航运集团信息局、四川省烟草专卖局、辽宁省网通公司、爱立信、南京瞬联科技、北京合众天恒、上海亨钧科技、国金证券、厦门海迈科技、福建金科信息、福建巨匠科技、福建金网科技等。