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          “深度學習”相關課程

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          深度學習Caffe(進階) 基于Qt的MTCNN 人臉檢測C++ Inference實戰

          22課時

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          1.MTCNN算法檢測人臉的實現細節; 2.快速掌握經典的人臉檢測算法; 3.掌握caffe一些c++ api函數的使用、c++語言的鞏固以及更熟悉caffe源碼; 4.能夠掌握caffemodel在windows平臺上的工程搭建; 5.能夠直接利用本課程的源碼,開發人臉檢測與識別相關的應用程序;
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          Python數據分析與科學計算基礎篇1:NumPy圖解,使抽象的數據具象為可觸摸的圖形

          79課時

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          通過本課程學習全面掌握NumPy庫
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          深度學習視頻課程(1):TensorFlow基礎

          19課時

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          讓學員掌握Tensorflow的基本概念和基本使用方法
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          OpenVINO計算機視覺模型加速 實戰教程

          18課時

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          在CPU上實現對深度神經網絡模型的10倍加速,實時高FPS對象檢測/道路分割/行人檢測/人臉檢測等
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          從工程角度再探《線性代數》

          32課時

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          懂得如何利用線性代數解決實際的工程問題。
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          親自動手寫一個深度學習框架視頻課程

          41課時

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          通過模擬Caffe,親自動手寫一個深度學習框架,搞懂底層原理,進而掌握復現新型模型的能力。
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          Python從小白到大牛:項目實戰1:網絡爬蟲與抓取股票數據

          12課時

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          掌握Python網絡爬蟲
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          驗證碼識別 深度學習視頻課程

          9課時

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          基于深度學習框架caffe的驗證碼識別-項目視頻課程,擺脫傳統字符分割方法或者OCR識別,而基于深度學習技術實現,獲得了極好的效果(在我們的驗證碼中達到了100%的識別率),學員學完本課程,將能夠獨立進行驗證碼識別項目開發,或者汽車牌照識別項目的開發。
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          人人都會深度學習之Tensorflow基礎快速入視頻課程【1.7版本】

          21課時

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          《Tensorflow基礎快速入門》課程的目的是幫助廣大的深度學習愛好者,逐層深入深度學習
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          深度學習-Keras-項目實戰

          77課時

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          掌握Keras工具包使用方法與實戰技能
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          YOLO實戰教學:手把手教你做目標檢測

          14課時

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          對目標檢測領域涉及的算法、模型、發展方向等建立系統認識,并能使用YOLO訓練自己的模型并進行創新
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          RabbitMQ從入門到精通課程(第1季共6季)--RabbitMQ快速入門以及API介紹

          28課時

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          幫助學員快速入門RabbmitMQ:RabbitMQ簡介、常用組件、常用API
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          OpenCV 特征提取與檢測實戰視頻課程

          26課時

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          幫助應用開發人員避開學習圖像處理時大量繁瑣數學公式、用淺顯易懂的比喻教學講授主要API相關算法原理、幫助大家通過OpenCV學習掌握特征提取與對象檢測相關知識,做一個快速的圖像處理應用開發者,在工業4.0時代增加自身價值,掌握對象識別與檢測相關知識與OpenCV開發技能。
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          Python入門與數據科學庫

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          掌握Python必備基礎與科學計算庫
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          5天搞定深度學習進階系列

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          理解并學會深度學習中最熱門最核心的深層網絡。
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          Tensorflow-物體檢測-Faster-Rcnn解讀

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          掌握基于深度學習的物體檢測基本原理,熟悉faster-rcnn架構原理,配置好環境進行源碼學習。
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          人工智能-深度學習框架-Tensorflow案例實戰視頻課程

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          快速使用Tensorflow玩轉神經網絡
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          Tensorflow高級應用之進階項目系列視頻課程

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          學會Tensorflow的一些高級應用,如TFRecord,Slim,隊列等。并學會使用Tensorflow完成圖像識別,驗證碼識別,文本分類,語音分類等項目。
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          Tensorflow零基礎入門課程

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          從程序員的獨特視野出發,讓沒有任何機器學習與深度學理論基礎的應用開發者輕松入門深度學習框架tensorflow,學會使用tensorflow實現線性回歸、邏輯回歸、二元分類預測、人工神經網絡、BP算法與梯度下降,卷積神經網絡,手寫數字識別與應用,驗證碼識別訓練與應用等,為后續學習打下良好基礎!
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          【2019新版更新】人工智能-深度學習入門視頻課程(上篇)

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          用通俗易懂的講解,一步步的帶大家入門深度學習這個當今世界最火爆的深度學習領域。
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          TensorFlow入門視頻課程(最懂程序員的學習方式)

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          用最簡單最形象的方式,讓大家快速的入門TensorFlow框架。
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          Python數據科學-必備4大庫視頻教程

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          掌握Python數據科學必備庫進行數據建模與分析工作
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          Python數據分析(機器學習)經典案例視頻課程

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          讓同學們快速掌握如何使用python及其常用庫進行數據分析和機器學習模型建立和評估的工作。對于真實的數據集掌握如何進行數據的清洗預處理以及特征的提取,對于機器學習算法詳解其應用場景和參數調節應對遇到的挑戰。
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          深度學習框架Caffe視頻教程(windows版本演示 linux下也適用)

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          深度學習相對于計算機視覺而言,屬于入門很難的,需要一個有經驗的科研團隊來帶,當然,大部分人都沒有這個條件,而我作為一個深度學習技術一線的研究人員,希望將這個技術介紹給各位感興趣的同學們,一個幫你們節省入門時間以及正確入門;另一個是讓你們學到足夠的基本技能以便開展項目。
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