• 学习时长

    10周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

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支持花呗分期

  • 第1章: 深度学习简介
  • 第1节: 课程前言
  • 第2节: 预备知识概述
  • 第3节: 人工智能发展史
  • 第4节: 机器学习与神经网络
  • 第5节: 计算机视觉与自然语言处理概述
  • 第2章: 神经网络入门
  • 第1节: 知识引入
  • 第2节: 感知机
  • 第3节: 神经网络
  • 第4节: 误差反向传播
  • 第5节: 手写数字识别
  • 第3章: 卷积神经网络
  • 第1节: 人类视觉系统
  • 第2节: 卷积神经网络数学基础
  • 第3节: 卷积神经网络推导及其发展历史
  • 第4节: 实践:基于CNN的手写数字识别
  • 第5章: Pytorch框架介绍
  • 第1节: Pytorch简介与安装
  • 第2节: Pytorch元素介绍
  • 第3节: Pytorch网络搭建
  • 第4节: 学习率
  • 第5节: 进阶
  • 第6章: 深度学习在CV领域的应用
  • 第1节: 图像分类介绍
  • 第2节: 常见分类网络介绍
  • 第3节: 从图像分类到语义分割
  • 第4节: 实践I:图像分类
  • 第5节: 目标识别介绍
  • 第6节: 传统方法和深度学习对比
  • 第7节: Faster RCNN介绍
  • 第8节: Faster RCNN代码详解
  • 第9节: 实践II:目标检测

 

 

 

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