第一天

初識深度學習

概念與術(shù)語（人工智能、計算機視覺、深度學習）

Python環(huán)境安裝

什么是Opencv框架

如果準備TensorFlow環(huán)境

Window或linux環(huán)境下的準備工作

準備GPU

實現(xiàn)第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分

向量化

值歸一化

處理缺失值

過擬合與欠擬合

權(quán)重正則化

Dropout使用

實現(xiàn)基于Keras的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建

第二天

計算機視覺部分

Opencv環(huán)境的安裝

激活基于Python的攝像頭數(shù)據(jù)源

構(gòu)建一個CNN模型網(wǎng)絡(luò)

Conv2D

池化技術(shù)

非線性激活Relu

了解并學習什么是CNN中的filter

可視化Filter是什么

Mnist數(shù)據(jù)集識別實驗詳解

模型訓(xùn)練

Kaggle數(shù)據(jù)競賽中的照片識別案例分享

利用遷移學習進行視覺數(shù)據(jù)分析

VGG模型介紹

InterceptionV3網(wǎng)絡(luò)介紹

ResNet介紹

模型權(quán)重的保存和加載

模型格式的轉(zhuǎn)換

使用遷移學習模型快速搭建高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類

利用Flask框架搭建視覺模型的Web部署

視覺檢測類應(yīng)用的實戰(zhàn)

安裝基于Tensorflow的ObjectDetect框架

利用Pytorch實現(xiàn)OD的物體識別功能

ImageLable工具的使用

實戰(zhàn)案例1：利用OD識別常見的物體

實戰(zhàn)案例2：訓(xùn)練自定義數(shù)據(jù)集，識別自定義場景

實戰(zhàn)案例3: 利用OD模型快速實現(xiàn)人臉口罩檢測

實戰(zhàn)案例4：利用模型轉(zhuǎn)換器快速實現(xiàn)基于安卓的手機端程序的部署

課程擴展：多模型間的格式轉(zhuǎn)換中間件 ONNX

課程擴展：fast.ai 平臺介紹 如果使用免費GPU資源

課程擴展：SSD-MobileNet在邊緣計算中的應(yīng)用