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A计划 | 永久版 | 一年期 |
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Unreal | 限时发售 | 正常在售 |
JavaEE | 限时发售 | 正常在售 |
Python | 限时发售 | 暂无 |
微信小程序 | 限时发售 | 暂无 |
本套课程可以帮助有深度学习和计算机视觉基础的同学进一步学习如何搭建自己的网络和训练模式。
同时,本套课程会介绍训练可视化方法和创建数据集的方法,并结合部分案例,帮助同学们更好的
学习计算机视觉和深度学习。
-讲解经典深度学习网络Resnet,重点分析残差块的作用和代码实现,在CIFAR10数据集上进行初步训练
-构建Resnet18深度学习网络实现果蔬分类实战,使用Tensorboard可视化数据,计算数据集的标准差和均值
-分析Resnet50和Resnet18的区别,实现瓶颈结构,构建Resnet50深度学习网络实现医学图像分类实战
- python语言基础
- 有一点深度学习的基础,了解基本的卷积神经网络的层,知道如何搭建一个简单的卷积神经网络
-想要学习人工智能的同学
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