深度学习课程：使用Python的卷积神经网络 (2024)

使用Python、Pytorch进行深度学习和计算机视觉，使用卷积神经网络。训练、测试、部署模型，你准备好解锁深度学习的力量，彻底改变你的职业了吗？快来探索迷人的深度学习领域，通过我们全面的课程《深度学习：使用Python和Pytorch的卷积神经网络（CNNs）》。发现CNNs的强大和多功能性，这是一项正在彻底改变人工智能领域的尖端技术。通过实用的Python教程，你将揭开CNN架构的复杂性，掌握其设计、实施和优化。深度CNN的一个关键优势是其能够自动学习不同抽象级别的特征。网络的较低层学习低级特征，如边缘或纹理，而较高层学习更复杂和抽象的特征。这种分层表示使得深度学习模型能够捕捉和理解数据中的复杂模式，使其在诸如图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中表现卓越。介绍我们全面的深度CNNs与Python课程，你将深入研究卷积神经网络，并获得成功应对现代人工智能时代所需技能。计算机视觉指的是设计用于从图像或视频中提取知识的人工智能算法。计算机视觉是一项人工智能领域，使计算机能够理解和解释来自数字图像或视频的视觉信息。它涉及开发深度学习算法和技术，使机器能够分析、处理和从视觉数据中提取有意义的见解，就像人类视觉系统一样。卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉任务中最常用的深度学习技术。由于其捕捉空间分层结构和局部模式的能力，CNNs非常适合处理类似图像的网格输入数据。在当今数据驱动的世界中，卷积神经网络站在图像识别、物体检测和视觉理解任务的前沿。了解CNNs不仅对于有抱负的数据科学家和机器学习工程师至关重要，也适用于希望利用最先进技术在各个领域推动创新的专业人士。从自动驾驶汽车和医学成像到人脸识别和增强现实，CNNs在各种行业中都有应用。无论你对彻底改变医疗保健、增强自主系统还是开发尖端计算机视觉应用感兴趣，本课程都将为你提供在任何与CNN相关的努力中取得成功所需的知识和技能。Deep Learning : Convolutional Neural Networks with Python (2024)

课程主要学习成果：使用Python和Pytorch构建深度卷积神经网络的基础知识到专家级别深度学习及其构建模块的介绍人工神经元使用Python和Pytorch从头开始定义卷积神经网络架构超参数优化以提高卷积神经网络模型性能使用数据增强的自定义数据集以增加图像数据的变化性在Pytorch中训练和测试卷积神经网络性能指标（准确率、精确度、召回率、F1分数）以评估CNNs可视化混淆矩阵，并计算精确率、召回率和F1分数用于分割、物体跟踪和姿势估计的高级CNNs预训练卷积神经网络及其应用使用卷积神经网络模型进行迁移学习用于计算机视觉任务的YOLO卷积神经网络基于区域的卷积神经网络用于对象检测在这门全面的课程中，你将从头开始构建深度卷积神经网络架构，使用不同的转换进行数据集增强以增加图像的变化性，进行模型训练前的超参数优化以提高性能，在测试图像上进行模型验证，计算性能指标，包括准确率、精确度、召回率、F1分数，并可视化混淆矩阵，以查看模型性能的详细见解，超越简单的指标。然后，你将进一步学习包括RESNT、ALEXNET用于图像分类的高级CNN架构，用于语义分割的UNET、PSPNET编码器解码器架构，用于实时对象检测的基于区域的CNN，以及用于实时对象检测、分类实例分割、对象跟踪和姿势估计的YOLO CNNs。加入我们这个激动人心的旅程，你不仅将掌握核心概念，还将打开通往高级CNN架构的大门，使自己具备信心和专业知识来征服最具挑战性的计算机视觉任务。你将跟随一个完整的流程深入研究CNN，应用于现实世界的应用。我将为你提供完整的Python代码，从头开始构建、训练、测试和部署CNN，用于不同的人工智能任务。不要错过这个难得的机会，将你的技能提升到更高的水平。立即报名，加入已经通过我们课程改变职业道路的数千名学生。感谢你，期待在课堂内见到你！

由Mazhar Hussain博士创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2通道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：27讲座（4小时13分钟）| 大小：1.66 GB

你将学到什么：
使用Python和Pytorch进行深度卷积神经网络的基础知识
深度学习及其构建模块人工神经元的介绍
使用Python和Pytorch从头开始定义卷积神经网络架构
卷积神经网络的超参数优化以提高模型性能
使用增强技术的自定义数据集以增加图像数据变化性
使用Pytorch训练和测试卷积神经网络
性能指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）来评估CNN
可视化混淆矩阵并计算精确率、召回率和F1分数
用于分割、目标跟踪和姿势估计的高级CNN
预训练的卷积神经网络及其应用
使用卷积神经网络模型的迁移学习
卷积神经网络编码器解码器架构
用于计算机视觉任务的YOLO卷积神经网络
基于区域的卷积神经网络用于目标检测

要求：
需要Google Gmail帐户才能开始使用Google Colab编写Python代码
有Python编程经验是一个优势，但不是必需的