深度學(xué)習(xí)是人工智能革命中的關(guān)鍵技術(shù)

基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)準(zhǔn)確率已超過人眼；

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別技術(shù)準(zhǔn)確率已達到95%；

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯技術(shù)已接近人類的平均翻譯水平。

準(zhǔn)確率的大幅提升推動產(chǎn)業(yè)興起，人工智能進入產(chǎn)業(yè)化階段。

邊緣計算設(shè)備的能力也在不斷提升，各大廠商最新發(fā)布的SoC都配備有算力不俗的NPU，技術(shù)升級推動深度學(xué)習(xí)在工程化應(yīng)用中不斷深化。掌握深度學(xué)習(xí)是讓工程師拉開差距的利器，是時候重新裝備自己的技能庫啦！

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入坑深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)的基本原理

深度學(xué)習(xí)的重要概念

傳統(tǒng)算法對比深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的過程是什么？

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深度學(xué)習(xí)的框架搭建

深度學(xué)習(xí)框架：Pytorch、TensorFlow、Caffee

在windows上搭建Pytorch框架

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深度學(xué)習(xí)的落地實踐

訓(xùn)練模型完成圖片識別與標(biāo)簽劃分

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項目實戰(zhàn)

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基于樹莓派的實時手勢識別

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使用樹莓派4b,采集幀率30fps

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體感玩俄羅斯方塊【姿態(tài)估計】

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基于CPU運算數(shù)據(jù)，無需GPU

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OpenCV做的人臉識別垃圾桶

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樹莓派3B+和普通USB攝像頭

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OpenCV做數(shù)據(jù)采集訓(xùn)練