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当下,人工智能已然跃居为全球话题的焦点,来自开发者、业界领袖、政策制定者乃至大众的关注正与日俱增。

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深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限,从开始深度学习项目之前,选择一个合适的框架是非常重要的,因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用

那小编今天着重说一下Tensorflow、PyTorch,而这两点是人工智能非常的重要部分。

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卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网,是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络

深度学习已经成为人工智能炙手可热的技术,  PyTorch是一个较新的、容易上手的深度学习开源框架,目前已得到广泛应用,主要介绍了线性回归、逻辑回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码模型、以及生成对抗网络。

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网上解读Tensorflow、PyTorch文章非常多但知识点零散,学习起来抓不住重点,大多数人还都本着一说就会一学就废的心理,看得多,动手少,所以急需一套学习资料。

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课程讲解带领大家入门人工智能和计算机视觉,掌握人工智能和CV领域所需的数学基础和图像处理基础。包括多种机器学习算法。

通过讲解和实战操作,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题

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该课程适合人群:

大学生:

1.计算机或者信息领域相关的本科/研究/博士生,毕业后希望从事AI相关的工作。

2.希望在真实工业场景中磨炼技术,提升职场竞争力。

3.毕业之后希望申请国内外名校的硕士或者博士;

在职人士:

1.具备良好的工程研发背景,希望从事AI相关的项目或者工作。

2.从事AI工作,希望进一步提升CV实战经验。

3.从事CV工作,希望深入了解模型机理。

4.AI Developer,希望突破技术瓶颈,了解CV前沿信息。 

学员报名后,将会享受以下学习服务:

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