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來自:百科課程單元頁面 3、學習課程內容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊來自:云商店
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09:28:38 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內容包括:深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解:構建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科
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15:12:04 圖像識別 ( Image Recognition ),基于深度學習和大數(shù)據(jù),利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術?;?span style='color:#C7000B'>深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內容,打造智能化業(yè)務系統(tǒng),提升業(yè)務效率。來自:百科0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用,包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡,學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員來自:百科