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? 課程背景基于人工智能與深度學習領(lǐng)域,使用python作為課程的實戰(zhàn)語言,隨著大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域日益火爆,深度學習已經(jīng)成為當下最熱門的領(lǐng)域,課程旨在幫助同學們快速掌握深度學習必備原理并使用深度學習框架Tensorflow與Caffe進行項目實戰(zhàn)，從零開始完成多個經(jīng)典深度學習項目。 ? ? 1.課程研發(fā)環(huán)境 課程基于windows環(huán)境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環(huán)境,推薦根據(jù)課時（使用Anaconda?3?搭建python3.5環(huán)境）來進行python和其依賴庫的安裝。對于后續(xù)的框架學習需要同學安裝深度學習經(jīng)典框架Caffe與Tensorflow。 2.內(nèi)容簡介 課程風格通俗易懂，必備原理，形象解讀，項目實戰(zhàn)缺一不可！主體課程分成四個大模塊(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識點，(2)深度學習模型，(3)深度學習框架Caffe與Tensorflow，(4)深度學習項目實戰(zhàn)。 課程首先概述講解深度學習應(yīng)用與挑戰(zhàn)，由計算機視覺中圖像分類任務(wù)開始講解深度學習的常規(guī)套路。對于復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其展開成多個小模塊進行逐一攻破，再挑戰(zhàn)整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。對于深度學習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參數(shù)，對卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展開分析與評估，對于現(xiàn)階段火爆的對抗生成網(wǎng)絡(luò)以及強化學習給出形象解讀，并配合項目實戰(zhàn)實際演示效果。 基于框架實戰(zhàn)，選擇兩款深度學習最火框架，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)典深度學習項目實戰(zhàn)，使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關(guān)鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評估。 課程提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！ ? 【決勝AI】深度學習實戰(zhàn)課程：? 第1講-深度學習概述與挑戰(zhàn) 第2講-圖像分類基本原理 第3講-深度學習必備基礎(chǔ)知識點 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- 三代物體檢測算法分析 第13講-數(shù)據(jù)增強策略 第14講-TransferLearning 第15講-網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計 第16講- 深度學習框架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-深度學習項目實戰(zhàn)人臉檢測 第21講-人臉正負樣本數(shù)據(jù)源制作 第22講-人臉檢測網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)配置 第23講-人臉檢測代碼實戰(zhàn) 第24講-人臉檢測項目總結(jié)與改進分析 第25講-人臉關(guān)鍵點定位項目實戰(zhàn) 第26講-人臉關(guān)鍵點定位網(wǎng)絡(luò)模型 第27講- 人臉關(guān)鍵點定位構(gòu)建級聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 第28講-人臉關(guān)鍵點定位測試效果與分析 第29講-Tensorflow框架實戰(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深度學習模型 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項目實戰(zhàn)驗證識別 第36講- Tensorflow項目實戰(zhàn)-垃圾郵件分類 第37講-Tensorflow配置識別網(wǎng)絡(luò)模型 第38講- Tensorflow實現(xiàn)訓練模塊 第39講-項目實戰(zhàn)圖像風格轉(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-實現(xiàn)風格轉(zhuǎn)換訓練模塊 第43講-強化學習基礎(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-項目實戰(zhàn)DQN網(wǎng)絡(luò)讓AI自己玩游戲 第48講-實現(xiàn)DQN強化學習 第49講-項目實戰(zhàn)對抗生成網(wǎng)絡(luò) 第50講-GAN網(wǎng)絡(luò)實例 第51講-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GAN 第52講-DCGAN網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 目標一. 掌握深度學習必備基礎(chǔ)知識點 目標二. 深度學習模型 目標三. 深度學習框架Caffe與Tensorflow 目標四. 經(jīng)典深度學習項目實戰(zhàn)流程 目標五. 模型調(diào)參技巧 目標六. 計算機視覺任務(wù)挑戰(zhàn) ?