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课程大纲
   
 

深度学习实战课程： 

-深度学习概述与挑战
图像分类基本原理
深度学习必备基础知识点
-神经网络反向传播原理
神经网络整体架构
神经网络案例实战图像分类任务
卷积神经网络基本原理
卷积参数详解
卷积神经网络案例实战
-经典网络架构分析
分类与回归任务
三代物体检测算法分析
数据增强策略
TransferLearning
网络架构设计
深度学习框架Caffe网络结构配置
-Caffe制作数据源
Caffe框架使用技巧
-Caffe框架常用工具
-深度学习项目实战人脸检测
人脸正负样本数据源制作
人脸检测网络架构配置
人脸检测代码实战
人脸检测项目总结与改进分析
人脸关键点定位项目实战
人脸关键点定位网络模型
人脸关键点定位构建级联网络
人脸关键点定位测试效果与分析
Tensorflow框架实战
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Tensorflow构建神经网络模型
Tensorflow深度学习模型
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Tensorflow打造RNN网络模型
Tensorflow项目实战验证识别
Tensorflow项目实战-垃圾邮件分类
Tensorflow配置识别网络模型
Tensorflow实现训练模块
-项目实战图像风格转换
特征提取网络定义
-生成网络结构定义
实现风格转换训练模块
强化学习基础
值迭代求解
QLearning算法原理
-DQN网络架构
-项目实战DQN网络让AI自己玩游戏
实现DQN强化学习
-项目实战对抗生成网络
GAN网络实例
基于卷积神经网络的GAN
DCGAN网络实战
 

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