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        DL4CV實戰——構建基于深度學習的智能圖像識別系統程

         
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              每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
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        上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
        最近開間(周末班/連續班/晚班):2025年4月7日--即將開課-----即將開課,歡迎垂詢
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               1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
               2、免費提供課后技術支持,保障培訓效果。
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        部份程大綱
         

        第一部份、綜述。為什么要做這個方面的研究學習?學習什么內容?怎樣進行有效學習?相關資料的推薦
        第二部份、基本單機環境的搭建;Python語言在深度學習中的作用
        第三部份、jupyter聯機環境的搭建;xxnet的使用,colab環境的搭建使用,運行第一個深度學習的例子,特別是要將曲線圖繪制出來
        第四部份、對numpy的簡單介紹.和本部份程相關的Python語法簡介,要提取重點。運行第一個mnist的例子(給深度學習入門者的Python快速教程)
        第五部份、vgg-16模型簡介,使用已經搭建起來系統訓練和測試公用數據集
        第六部份、模型遷移和數據集增量概論簡介,對本系統作用
        第七部份、CBIR(以圖搜圖)需求簡介,如何基于vgg-16模型實現CBIR
        第八部份、在現有基礎上,如何看懂結果曲線,并進行參數調優
        第九部份、flask簡介和mvc基礎框架
        第十部份、flask進階,搭建基礎上傳、下載服務,開放webapi服務
        第十一部份、增加js/css,實現美化界面(代碼開發、方便復用)
        第十二部份、結合現有模型,開放提供CBIR的webapi服務

         

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