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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

• 第1章人臉識(shí)別
  1-1任務(wù)、方法演進(jìn)、數(shù)據(jù)集
  1-2孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
  1-3對(duì)比損失、三元組損失、中心損失
  1-4DeepFace
  1-5DeepID
  1-6DeepID2
  1-7DeepID2
  1-8DeepID3
  1-9FaceNet
  1-10MTCNN
  1-11VGGFace
  1-12SphereFace
  1-13CosFace
  1-14ArcFace
  1-15實(shí)踐篇：項(xiàng)目案例-使用VGGFace進(jìn)行人臉識(shí)別
  第2章圖像描述
  2-1任務(wù)、數(shù)據(jù)集
  2-2評(píng)價(jià)指標(biāo)
  2-3RNN、LSTM、GRU
  2-4Show and Tell
  2-5Show,Attend and Tell
  2-6Attribute-based V2L
  2-7DenseCap
  2-8Mind's Eye
  2-9Captions to Visual Concepts
  2-10實(shí)踐篇：項(xiàng)目案例-使用VGGNet和GRU實(shí)現(xiàn)圖像描述
  第3章圖像檢索
  3-1任務(wù)與挑戰(zhàn)
  3-2圖像最近鄰檢索
  3-3局部敏感哈希(LSH)算法
  3-4深度學(xué)習(xí)哈希算法概覽
  3-5DH和SDH
  3-6CNNH
  3-7NINH
  3-8DSRH
  3-9DRSCH
  3-10DLBHC
  3-11實(shí)踐篇：項(xiàng)目案例-使用深度哈希算法進(jìn)行圖像檢索
  第4章圖像生成
  4-1生成式模型
  4-2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
  4-3生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的應(yīng)用大觀
  4-4CGAN
  4-5DCGAN
  4-6WGAN
  4-7WGAN-GP
  4-8CycleGAN
  4-9SRGAN
  4-10實(shí)踐篇：項(xiàng)目案例-使用CycleGAN進(jìn)行圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換