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      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機(jī)會。
      ☆4、合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• 第一部分：計算機(jī)視覺入門
  掌握計算機(jī)視覺和圖像處理基礎(chǔ)知識。學(xué)會從圖像數(shù)據(jù)中提取重要特征，并將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在人臉關(guān)鍵點檢測任務(wù)中。
  歡迎學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺課程
  圖像表示法和分類
  卷積過濾器和邊緣檢測
  特征類型和圖像分割
  特征向量
  CNN 層級和特征可視化
  實戰(zhàn)項目 1：面部關(guān)鍵部位檢測
  第二部分：高階計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)
  學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)應(yīng)用于計算機(jī)視覺相關(guān)工作中。了解如何結(jié)合 CNN 和 RNN 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建自動圖像標(biāo)注的應(yīng)用。
  高級 CNN 架構(gòu)
  YOLO
  RNN
  長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
  超參數(shù)
  深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制
  圖像說明
  項目：圖像說明
  選修：云計算
  實戰(zhàn)項目 2：圖像描述
  第三部分：目標(biāo)檢測與定位
  了解如何定位對象并隨著時間的推移進(jìn)行追蹤。這類技術(shù)已被用于各種移動系統(tǒng)，如無人駕駛車導(dǎo)航和無人機(jī)飛行中。
  動作簡介
  機(jī)器人定位
  迷你項目： 二維直方圖濾波器
  卡爾曼濾波器簡介
  狀態(tài)與移動
  矩陣和狀態(tài)變換
  即時定位與地圖構(gòu)建
  選修：車輛運動和微積分
  實戰(zhàn)項目 3：地標(biāo)檢測和機(jī)器人跟蹤 (SLAM)
  第四部分：云計算（選修）
  學(xué)習(xí)如何利用 Google Cloud 與 AWS 上的 GPU 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計算。
  用 Google Cloud 進(jìn)行云計算
  用 AWS 進(jìn)行云計算
  第五部分：計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用（選修）
  使用其他人在 Github 上貢獻(xiàn)的預(yù)訓(xùn)練模型，嘗試幾個非?？岬挠嬎銠C(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，例如風(fēng)格遷移。
  風(fēng)格遷移
  DeepTraffic
  Flappy Bird
  課外圖書
  第六部分：[回顧] 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（選修）
  復(fù)習(xí)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練的。
  前向反饋與反向傳播
  訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  通過 PyTorch 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)
  第七部分：[實戰(zhàn)] 皮膚癌檢測（選修）
  Sebastian Thrun 向我們講述了他用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探測皮膚癌的開創(chuàng)性工作。
  項目簡介
  皮膚癌與醫(yī)學(xué)分類
  數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
  訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  敏感性與特異性
  癌癥診斷
  ROC 曲線回顧
  可視化
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的是什么
  混淆矩陣
  迷你項目：皮膚科醫(yī)生的人工智能
  第八部分：[實戰(zhàn)] 文本情感分析（選修）
  在這節(jié)課中，《Grokking Deep Learning》一書的作者 Andrew Trask，將指導(dǎo)你一步步來運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分析。具體而言，你將構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完全根據(jù)評論文本內(nèi)容將影評歸類為正面影評或負(fù)面影評！
  認(rèn)識 Andrew Trask
  分析問題
  迷你項目 1
  迷你項目 2
  迷你項目 3
  理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的噪音
  迷你項目 4
  迷你項目 5
  進(jìn)一步減少噪音
  迷你項目 6
  分析與總結(jié)
  第九部分：更多深度學(xué)習(xí)模型（選修）
  在這節(jié)課中，《Grokking Deep Learning》一書的作者 Andrew Trask，將指導(dǎo)你一步步來運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分析。具體而言，你將構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完全根據(jù)評論文本內(nèi)容將影評歸類為正面影評或負(fù)面影評！
  場景理解
  全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  語義分割
  3D CNN 架構(gòu)
  簡介
  手勢識別
  端到端學(xué)習(xí)
  實現(xiàn)手勢識別 3D CNN