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视频资源大小：9.45 GB类型：Python
课程目录：
├m / % [ G b ]──1-1 深度学习基础j q ( , ) W D
| ├──1.深度学3 Y 8 ( * ? R习介绍
| ├─~ F G O ` d d w─2.神经网络基础
| ├──3.浅层神经网络/ P _
| └──4.深层神经网络
├─_ , / k─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目& + . J实现与部署
| ├──1.项目架构C b f V V 9 1 F
| ├──10.TF_ A * l F ( %Serving客户端
| ├──11.服q J } S O 3 \务器部署
| ├──Q Y 2 M ^2.数据接口实现
| ├──3.模型接口实现
| ├──4.预处理接口实h O ? e N d =现
| ├──5.训练过程实现
| ├──6.测试过程实现
| ├──7.模型部署介绍
| ├──8.导出模型
| └──9.p g – ( _ g i %打开模型服{ / A G _ ~ [务
├──1-2 深度学习优化进阶
| ├──1.多分类
| ├─h i # D O m─2.梯度下降算法优化
| ├──p Y # y3.深度学习正则化
| └──4.神经网络调参与BN
├──1-3 卷积神经网络
| ├──1.卷积网络原理
| ├U k g y──2.经典分类结构
| └──3.CNN实( Q 9 q – b D ^战
├──1-4 循环神经网络
| ├──19 k {.循环神经网c A t络
| ├──2.词嵌入
| └──3.seq2seq与Attention机制
├──1-5 高级主题
|V 0 – \ { M f t ├──1.生产对抗网络
| ├──2.自动编码器
| └──3.5 h A { KCapsuleNet
├──1-6 百度人脸识别
| ├──1.平台介绍
| ├──2.图K ] W x S ;像技术之人脸识别
| ├──3N I g.图像技术之图像识别q X $ 4 Q & F –
| ├──4.图像技术之文字识别
| ├──5.语音技术
| ├──i L S \6.自然语言4 H b R f , 9 D &处理
| └──7.人脸识别打卡案例
├──1-7 自然语言处理
| ├──1.自然语言处理基础概念
| ├h b T g Z──2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
| ├──3.自然语言处o . t ; k } A d理基础实作-深度学习篇
| ├──4.自然语言: x ; q处理核心部分
| └─( k ] 4 . U─5} . R / Y R ..实战项目-从无到m o Y 1 h有打造聊天机器人
├──1L v s-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
| ├──1.目标检测概述
| ├──2.RCNN原B $ R C R M :理
| ├──3.SP$ d [ H g EPNet原理
| ├──4y z [ % H.FastRCN] g % V +N原理
| ├──5.FasterRCNN原理
| ├──6.YOLO原理
| └──7.SSD原理
└──1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
| ├──1.数据集标记
| ├──2.数据集格式转换
| └──3.TFReA | J 1 I N p (cords读取
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