最新BXG-Python人工智能课程

课程介绍：

本课程将以非常简单的方式为您介绍人工智能复杂的理论：算法和编码库。我们将带您一步步走进机器学习的世界。

适合人群：

1.在校大学生

2.新入职场的技术小白

3.零基础想转行的非IT人员

4.有基础想转行的在职IT人员

5.期望得到技能提升的IT研发人员

课程亮点：

1.深入浅出直观讲解深度学习概念

2.对热门的神经网络进行讲解及实践

3.实用技能的落地项目

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──8、最新BXG-Python人工智能课程
• | | ├──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

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