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? 課程背景基于人工智能與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,使用python作為課程的實(shí)戰(zhàn)語(yǔ)言,隨著大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域日益火爆,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)下熱門(mén)的領(lǐng)域,課程旨在幫助同學(xué)們快速掌握深度學(xué)習(xí)必備原理并使用深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow與Caffe進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從零開(kāi)始完成多個(gè)經(jīng)典深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。 ? ? 1.課程研發(fā)環(huán)境 課程基于windows環(huán)境進(jìn)行講解與代碼演示,需要同學(xué)們搭建Python環(huán)境,推薦根據(jù)課時(shí)（使用Anaconda?3?搭建python3.5環(huán)境）來(lái)進(jìn)行python和其依賴庫(kù)的安裝。對(duì)于后續(xù)的框架學(xué)習(xí)需要同學(xué)安裝深度學(xué)習(xí)經(jīng)典框架Caffe與Tensorflow。 2.內(nèi)容簡(jiǎn)介 課程風(fēng)格通俗易懂，必備原理，形象解讀，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)缺一不可！主體課程分成四個(gè)大模塊(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，(2)深度學(xué)習(xí)模型，(3)深度學(xué)習(xí)框架Caffe與Tensorflow，(4)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。 課程首先概述講解深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與挑戰(zhàn)，由計(jì)算機(jī)視覺(jué)中圖像分類任務(wù)開(kāi)始講解深度學(xué)習(xí)的常規(guī)套路。對(duì)于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其展開(kāi)成多個(gè)小模塊進(jìn)行逐一攻破，再挑戰(zhàn)整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型形象解讀卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，詳解其中涉及的每一個(gè)參數(shù)，對(duì)卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展開(kāi)分析與評(píng)估，對(duì)于現(xiàn)階段火爆的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)給出形象解讀，并配合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)實(shí)際演示效果。 基于框架實(shí)戰(zhàn)，選擇兩款深度學(xué)習(xí)火框架，Caffe與Tensorflow，首先講解其基本使用方法，并結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù)。 選擇經(jīng)典深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，使用深度學(xué)習(xí)框架從零開(kāi)始完成人臉檢測(cè)，驗(yàn)證碼識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開(kāi)始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開(kāi)分析與評(píng)估。 課程提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！ ? 【決勝AI】深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程：? 第1講-深度學(xué)習(xí)概述與挑戰(zhàn) 第2講-圖像分類基本原理 第3講-深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn) 第4講-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播原理 第5講-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu) 第6講-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn)圖像分類任務(wù) 第7講-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 第8講-卷積參數(shù)詳解 第9講-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn) 第10講-經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析 第11講- 分類與回歸任務(wù) 第12講- 三代物體檢測(cè)算法分析 第13講-數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 第14講-TransferLearning 第15講-網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì) 第16講- 深度學(xué)習(xí)框架Caffe網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)配置 第17講-Caffe制作數(shù)據(jù)源 第18講- Caffe框架使用技巧 第19講-Caffe框架常用工具 第20講-深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)人臉檢測(cè) 第21講-人臉正負(fù)樣本數(shù)據(jù)源制作 第22講-人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)配置 第23講-人臉檢測(cè)代碼實(shí)戰(zhàn) 第24講-人臉檢測(cè)項(xiàng)目總結(jié)與改進(jìn)分析 第25講-人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 第26講-人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位網(wǎng)絡(luò)模型 第27講- 人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位構(gòu)建級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 第28講-人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位測(cè)試效果與分析 第29講-Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn) 第30講-Tensorflow構(gòu)建回歸模型 第31講-Tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 第32講- Tensorflow深度學(xué)習(xí)模型 第33講-Tensorflow加載模型 第34講-Tensorflow打造RNN網(wǎng)絡(luò)模型 第35講-Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證識(shí)別 第36講- Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-垃圾郵件分類 第37講-Tensorflow配置識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 第38講- Tensorflow實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練模塊 第39講-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換 第40講-特征提取網(wǎng)絡(luò)定義 第41講-生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義 第42講-實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換訓(xùn)練模塊 第43講-強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 第44講-值迭代求解 第45講-QLearning算法原理 第46講-DQN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 第47講-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)DQN網(wǎng)絡(luò)讓AI自己玩游戲 第48講-實(shí)現(xiàn)DQN強(qiáng)化學(xué)習(xí) 第49講-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò) 第50講-GAN網(wǎng)絡(luò)實(shí)例 第51講-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GAN 第52講-DCGAN網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 目標(biāo)一. 掌握深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn) 目標(biāo)二. 深度學(xué)習(xí)模型 目標(biāo)三. 深度學(xué)習(xí)框架Caffe與Tensorflow 目標(biāo)四. 經(jīng)典深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)流程 目標(biāo)五. 模型調(diào)參技巧 目標(biāo)六. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)挑戰(zhàn) ?