Python+AI -黑马- 人脸识别Python人工智能
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课程目录├──1-1 深度学习基础| ├──1.深度学习介绍| ├──2.神经网络基础| ├──3.浅层神经网络| └──4.深层神经网络├──1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署| ├──1.项目架构| ├──10.TFServing客户端| ├──11.服务器部署| ├──2.数据接口实现| ├──3.模型接口实现| ├──4.预处理接口实现| ├──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.打开模型服务├──1-2 深度学习优化进阶| ├──1.多分类| ├──2.梯度下降算法优化| ├──3.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| ├──2.经典分类结构| └──3.CNN实战├──1-4 循环神经网络| ├──1.循环神经网络| ├──2.词嵌入| └──3.seq2seq与Attention机制├──1-5 高级主题| ├──1.生产对抗网络| ├──2.自动编码器| └──3.CapsuleNet├──1-6 百度人脸识别| ├──1.平台介绍| ├──2.图像技术之人脸识别| ├──3.图像技术之图像识别| ├──4.图像技术之文字识别| ├──5.语音技术| ├──6.自然语言处理| └──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| ├──2.自然语言处理基础实作-机器学习篇| ├──3.自然语言处理基础实作-深度学习篇| ├──4.自然语言处理核心部分| └──5.实战项目-从无到有打造聊天机器人├──1-8 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原理| ├──3.SPPNet原理| ├──4.FastRCNN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.TFRecords读取转载请注明：达奇资源网++>Python+AI -黑马- 人脸识别Python人工智能
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