人工智能：深度学习从入门到精通
10大专业方向，8种细分技能，一次搞定！，从框架到模型，从理论到实战，循序渐进系统进阶，几十个配套案例，覆盖深度学习核心应用场景。
一站式完成人工智能体系化进阶，成为企业争抢的技术大牛！对标大厂人工智能岗位要求，多重维度构建能力模型。理论与实践紧密结合，每个技术栈均搭配工业级项目操练。配套案例极为丰富，举一反三，覆盖深度学习核心应用场景。
人工智能：深度学习从入门到精通
课程目录：
阶段一：Pytorch使用
1、Pytorch的特性与应用介绍
2、Pytorch的安装
3、张量的概念和基本操作
4、模型搭建方法
5、优化器与损失的定义与使用
6、数据使用和增强
阶段二：数据使用
1、数据的获取与整理
2、数据标注方法
3、数据增强的方法
4、进行数据增强实践
5、imgaug开源库介绍
6、imgaug库使用方法
阶段三：图像分类
第三周 多类别图像分类
1、图像分类基础
2、经典的多类别图像分类模型
3、多类别图像分类实践
4、人脸表情识别项目
第四周 细粒度图像分类
1、细粒度图像分类理论
2、模型搭建及训练
3、基于BCNN模型完成鸟类细粒度图像分类实战
第五周 多标签、半监督、无监督、零样本分类
1、多标签图像分类理论与实践
2、半监督，无监督，零样本分类理论
3、零样本分类理论
第六周 图像分类的常用竞赛技巧
1、血红细胞项目实战
2、图像分类任务
3、图像分类任务性能提升技巧
4、图像分类竞赛技巧
阶段四：模型设计
第七周 模型设计基础：
1、深度学习经典模型的设计理论与实战
2、浅层卷积模型
3、深度学习发展初期的经典模型
4、ResNet垃圾图像分类实战
第八周 模型设计进阶
1、模型宽度设计思想
2、典型的基于宽度设计的模型
3、InceptionNet花卉分类实战
第九周 模型设计高级
1、深度学习注意力机制模型
2、空间注意力机制
3、通道注意力机制
4、混合注意力机制
5、基于SENet的人种分类实战
第十周 轻量化网络理论与实践
1、轻量级模型的设计理论与实战
2、Xception
3、MobileNet
4、ShuffleNet
5、Squeezenet
第十一周 安卓模型部署
1、Pytorch模型的部署
2、模型训练
3、格式转换
4、安卓模型加载
阶段五：目标检测
第十二周 目标检测基础
1、目标检测的基础理论
2、数据集
3、评估指标
4、算法发展流程
第十三周 one-stage算法
1、目标检测模型的理论与实战
2、YOLO v1到v5模型理论
3、YOLO v5实战
第十四周 two-stage算法
1、RCNN
2、SPP
3、Faster RCNN理论
4、Faster RCNN实战
第十五周 Anchor free模型理论与实战
1、Anchor-free模型的理论与实战
2、DensoeBox
3、CenterNet理论
4、CenterNet实战
第十六周 基于MMdetection的工程实践
1、MMdetection框架的安装
2、总体讲解
3、配置文件讲解
4、源码分析
阶段六：图像分割
第十七周 图像分割基础与语义分割模型
1、图像分割基础
2、语义分割的经典模型
3、语义分割模型的改进
4、弱监督语义分割模型
第十八周 语义分割实战
1、从头搭建的简单模型
2、经典的Unet等分割模型
第十九周 Image Matting理论与实战
1、Image Matting的基础概念
2、经典模型设计
3、Semantic Image Matting实战
第二十周 实例分割理论与实战
1、实例分割基础
2、二阶段实例分割模型
3、一阶段实例分割模型
4、Mask-RCNN的实例分割项目
阶段七：图像生成GAN
第二十一周 基础图像生成GAN模型
1、DCGAN
2、条件GAN
3、多尺度GAN
第二十二周 高阶图像生成GAN模型
1、高阶生成GAN理论与实战
2、StyleGAN系列的理论与实战
3、增强与仿真GAN
阶段八：模型分析
第二十三周 模型分析
1、模型分析相关方法
2、一系列模型可视化方法
3、模型复杂度
4、速度统计方法
阶段九：人脸检测与识别
第二十四周 人脸检测理论与实战
1、人脸检测与关键点检测相关方法
2、各类人脸检测模型
3、人脸关键点检测模型
4、RetinaFace实战
第二十五周 人脸识别理论与实战
1、各类人脸识别模型
2、MTCNN+VGGFace+Centerloss人脸识别实战
本课程敬请期待，近期更新后发布公告！
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