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Python+AI -潜力股- Python人工智能网络资源人脸识别介绍：影视资源尺寸9.45 GB 更新：2023-08-17

课程大纲

├──1-1 基本的深度学习

| ├──1.深度学习详细介绍

| ├──2.基本的神经网络

| ├──三、浅神经网络

| └──4.深层神经网络

├──1-10 图片产品目标检测新项目的第三阶段-新项目的建立和布局

| ├──1.项目架构

| ├──10.TFServing手机客户端

| ├──11.服务器部署

| ├──2.完成api接口

| ├──3.实现实体模型接口

| ├──4.实现准备处理接口

| ├──5.完成训练过程

| ├──6.通过个人实验过程完成

| ├──7.详细介绍模型部署

| ├──8.导出实体模型

| └──9.开启实体模型服务项目

├──1-2 深度学习提升阶段

| ├──1.多分类

| ├──2.梯度下降算法提升

| ├──3.深度学习规范化

| └──4.神经网络调参与BN

├──1-3 卷积和神经网络

| ├──1.卷积网络原理

| ├──2.传统的分类结构

| └──3.CNN实战演练

├──1-4 循环系统神经网络

| ├──1.循环系统神经网络

| ├──2.词嵌入

| └──3.seq2seq和attention系统

├──1-5 高端主题风格

| ├──1.对抗网络的生产和制造

| ├──2.自动编码器

| └──3.CapsuleNet

├──1-6 百度搜索人脸识别

| ├──1.平台介绍

| ├──2.图像处理技术的人脸识别

| ├──3.图像识别技术的图像处理技术

| ├──4.图像处理技术的图像文本识别

| ├──5.语音识别技术

| ├──6.自然语言处理

| └──7.人脸识别打卡签到实例

├──1-7 自然语言处理

| ├──1.自然语言处理的基本概念

| ├──2.自然语言处理的基本实践-设备学习

| ├──3.自然语言处理的基本实践-深度学习

| ├──4.自然语言处理的核心部分

| └──5.实践项目-不断发展和创建对话机器人

├──1-8 图片产品目标检测新项目第一阶段-识别算法原理

| ├──1.简要介绍物体检测

| ├──2.RCNN原理

| ├──3.SPPNet原理

| ├──4.FastRCNN原理

| ├──5.FasterRCNNN原理

| ├──6.YOLO原理

| └──7.SSD原理

└──1-9 图片产品目标检测新项目第二阶段-数据制作和解决方案

| ├──1.数据标识

| ├──2.数据格式转换

| └──3.TFRecords输入