2022精通基于TensorFlow 2计算机视觉深度学习应用开发视频教程

欢迎购买学习《2022精通基于TensorFlow 2计算机视觉深度学习应用开发视频教程》课程，你将从头开始学习实施对象检测、图像分割、图像分类、图像生成和人数统计！

更新时间 04/2022
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 + 英语字幕srt | 时长：103 节课（29 小时 4 分钟）| 大小：12 GB

你会学到什么

• Python 入门，更高级的概念，如面向对象编程、装饰器、生成器，甚至是 Numpy 和 Matplotlib 等专用库
• 掌握机器学习和机器学习开发生命周期的基础知识。
• 从头开始构建的线性回归、逻辑回归和神经网络。
• TensorFlow安装、基础知识和使用TensorFlow 2训练神经网络。
• 卷积神经网络、现代卷积网络、使用 TensorFlow 2 训练对象识别模型。
• 乳腺癌检测、人数统计、yolo 对象检测和图像分割
• 从头开始生成对抗神经网络和图像生成

要求

基本数学
没有编程经验。

描述

在本课程中，我们将研究核心深度学习概念并运用我们的知识使用 Python 编程语言和 TensorFlow 2 解决计算机视觉中的现实问题。我们将解释核心机器学习主题，如线性回归、逻辑回归、多类分类和神经网络。如果您已经达到了这一点，则意味着您对掌握计算机视觉深度学习并使用您的技能解决实际问题感兴趣。

您可能已经对机器学习、计算机视觉或深度学习有所了解，或者您可能是第一次接触深度学习。无论你来自哪一方，因为在本课程结束时，你将成为一名拥有丰富实践经验的专家。

您将使用从本课程中获得的知识从事多个项目，如对象检测、图像生成、对象计数、对象识别、疾病检测、图像分割等。

如果你愿意在你的职业生涯中更进一步，这门课程是为你而准备的，我们非常高兴能帮助你实现目标！

本课程由 Neuralearn 提供给您。就像 Neuralearn 的所有其他课程一样，我们非常重视反馈。您在论坛中的评论和问题，将帮助我们更好地完成这门课程。随意在论坛上提出尽可能多的问题。我们尽最大努力在最短的时间内回复。

以下是您在完成本课程后将掌握的不同概念。

• 基础机器学习。
• 基本 Python 编程
• 根据任务选择机器模型
• 错误制裁
• 线性回归
• 逻辑回归
• 多类回归
• 神经网络
• 训练和优化
• 绩效衡量
• 验证和测试
• 在 python 中从头开始构建机器学习模型。
• 过拟合和欠拟合
• 洗牌
• 合奏
• 权重初始化
• 数据不平衡
• 学习率衰减
• 正常化
• 超参数调优
• TensorFlow 安装
• 使用 TensorFlow 2 训练神经网络
• 使用 TensorFlow 进行 Imagenet 训练
• 卷积神经网络
• VGGNets
• 资源网
• 初始网络
• 移动网络
• 高效网络
• 迁移学习和微调
• 数据增强
• 回调
• 使用 Tensorboard 进行监控
• 乳腺癌检测
• 使用 YOLO 进行物体检测
• 使用 UNET 进行图像分割
• 人数统计
• 使用 GAN 进行生成式建模
• 图像生成

本课程适用于谁

• 初学者 Python 开发人员对将深度学习应用于计算机视觉感到好奇
• 想要了解如何使用深度学习构建和训练最先进的计算机视觉模型的计算机视觉从业者。
• 任何想要掌握深度学习基础知识并使用 TensorFlow 中的最佳实践练习计算机视觉深度学习的人。
• 计算机视觉从业者的深度学习想要掌握事物如何在幕后工作。