模組一：opencv使用
1.安裝opencv
2.影象處理基礎
3.影象運算和轉換
4.影象平滑處理
5.影象梯度
6.影象邊緣檢測
7.影象金字塔
8.人臉檢測和識別
模組二：卷積神經網路介紹
1.感受野，權值共享
2.卷積計算
3.卷積的步長
4.池化
5.padding
6.mnist網路結構介紹
模組三：tensorflow使用
1.深度學習框架介紹
2.tensorflow安裝
3.tensorlfow基礎知識：圖，變數，fetch，feed
4.tensorflow線性回歸
5.tensorflow非線性回歸
6.mnist資料集合softmax講解
7.使用bp神經網路搭建手寫數字識別
8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
9.過擬合,正則化,dropout
10.各種優化器optimizer
11.改進手寫數字識別網路
12.卷積神經網路的介紹
模組四：keras使用
1.實現線性回歸
2.實現非線性回歸
3.mnist資料集以及softmax介紹
4.mnist分類程式
5.交叉熵的應用
6.dropout應用
7.正則化應用
8.優化器介紹及應用
10.cifar-10分類
11.模型的儲存和載入
12.繪製網路結構
模組五：影象識別專案
1.介紹google影象識別模型inception-v3
2.使用inception-v3做影象識別
模組六：貓狗分類專案
1.影象資料預處理
3.貓狗分類-vgg16-bottleneck
4.貓狗分類-vgg16-finetune
模組七：驗證碼識別專案
1.多工學習介紹
2.驗證碼識別專案
模組八：目標檢測專案
1.目標檢測任務介紹
3.yolo演算法介紹
4.ssd演算法介紹
5.目標檢測專案實戰
模組九：目標分割專案
1.目標分割任務介紹
2.全卷積網路
3.雙線性上取樣
4.特徵金字塔
6.目標分割專案實戰
模組十：影象風格遷移專案
1.影象風格遷移介紹
2.影象風格遷移專案實戰
模組十一：gan專案
1.生成式對抗網路gan介紹
2.生成式對抗網路gan專案實戰
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