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图像数据增强
——深度学习框架应用开发-TensorFlow 2.0
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课时目录
1.基础篇
1.人工智能概述
2.机器学习与深度学习
3.深度学习开发环境搭建
4.TensorFlow基本操作
5.TensorFlow基本运算
2.前馈神经网络篇
1.神经网络概述
2.神经网络实现原理
3.神经网络线性回归
4.神经网络波士顿房价预测
5.神经网络非线性回归
6.TensorFlow常用数据集
7.全连接神经网络手写数字识别
8.tf.keras搭建全连接神经网络
9.模型保存与加载
10.神经网络参数优化
11.TensorBoard可视化工具
3.卷积神经网络篇
1.卷积神经网络概述
2.卷积神经网络实现原理
3.卷积神经网络服饰种类识别
4.经典图像分类网络AlexNet
5.经典图像分类网络VGG
6.经典图像分类网络Inception
7.经典图像分类网络ResNet
8.轻量级神经网络
9.图像数据增强
10.TFRecord生成和读取
11.TensorFlowLite模型转换及应用
12.图像分类项目实战
4.循环神经网络
1.循环神经网络概述
2.RNN实战-字母预测
3.LSTM实现原理
4.LSTM实战-基金预测
5.目标检测
1.目标检测简介
2.目标检测难点与应用场景
3.目标检测实现过程
4.目标检测算法常用概念
5.R-CNN实现原理
6.SPP-Net实现原理
他们在学:
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