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01.课程介绍

01.深度学习.mp4

02.DL发展历史.mp4

03.计算机视觉定义与任务.mp4

04.CV的应用领域.mp4

05.CV的发展历史.mp4

02.tensorflow

01.tensorflow和keras简介

02.快速入门模型

03.深度学习

01.神经网络、优化方法与正则化

02.卷积神经网络

04.图像分类

01.图像分类简介.mp4

02.Alex简介和网络结构.mp4

03.AlexNet网络构建.mp4

04.AlexNet网络数据读取.mp4

05.AlexNet模型训练与评估.mp4

06.VGG简介与网络架构.mp4

07.VGG网络构建.mp4

08.VGG进行手写数字识别.mp4

09.GoogLeNet简介和Inception简介.mp4

10.Inception模块的构建.mp4

11.GoogLeNet构成和B1模块实现.mp4

12.B2和B3模块实现.mp4

13.B4模块实现.mp4

14.B5模块实现.mp4

15.手写数字识别实现.mp4

16.inceptionV2，V3和总结.mp4

17.ResNet简介和残差块.mp4

18.残差块的实现.mp4

19.resNet简介.mp4

20.resNet中残差模块的构建.mp4

21.resNet模型构建.mp4

22.resNet手写数字识别.mp4

23.常用的图像增强方法.mp4

24.tf.image进行图像增强.mp4

26.模型微调.mp4

27.数据集获取.mp4

28.微调模型训练.mp4

资料
 

黑马程序员人工智能教程_快速入门深度学习与CV，深度学习零基础
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