AI 图像识别项目从入门到上线

课程介绍

本课程是一个完整的项目实战课程,从项目调研开始到项目最终上线,完整的复现了基于深度学习的实战项目的流程。

本课程系列文章具有很强的工程性质,同时内容追求循序渐进,建议从头开始学习。

  • 第 01~02 课,将讲述如何调研一个项目,如何获取数据与整理数据。
  • 第 03~05 课,将介绍 Linux、图像、Python 等开源包,以及神经网络的基础知识,为接下来的项目做准备。
  • 第 06~08 课,将介绍目前 3 大用户量最大的深度学习开源平台,将讲述准备数据、定义网络、训练模型、使用模型测试自己的图片的整个流程。
  • 第 09~11 课,将集中讲解如何训练模型并进行迭代优化。
  • 第 12~14 课,我们将把训练出来的模型部署到微信小程序上,同时介绍小程序的前、后端的基础技术。

认真学完这个系列文章之后,将会深入理解一个基于深度学习的项目是如何从一个想法变为一个真正产品的。对于欲转行的人来说,它提供了一个完整的学习链,学习完之后将直接具有从事该行业的基本能力。对于已经是相关从业人员来说,可以作为一个知识和经验的补充。

专家推荐

本课程是基于深度学习的图像项目开发实践课程。作者提供了一个非常完整的从深度学习理论、实践到工业级生产的链条。既有基础的代码与图像知识,深度学习入门理论、基于 Python 的几大主流开源框架的使用;又有实际项目开发中调研立项,从需求分析到实际业务模型的训练与迭代,最终到模型部署、小程序的前后端开发。本课程非常适合深度学习初学者作为入门,也适用于需要进一步巩固深度学习技能的从业者,十分推荐!

—— 陈强,360 人工智能研究院科学家

作者介绍

龙鹏,6 年计算机视觉项目从业经验,华中科技大学本科,中国科学院硕士,原 360 图像搜索,人工智能研究院算法工程师,今陌陌深度学习实验室算法工程师,拥有个人技术公众号《与有三学 AI》,曾在 GitChat 开设过《AI 程序员码说摄影图像基础》课程。

参与过图像增强降噪、自动驾驶、视频内容分析、人脸表情与 Parsing 等项目,并熟悉传统图像处理算法基础知识,拥有丰富的基于机器学习的计算机视觉项目经验。

适宜人群

  • 计算机视觉相关从业者
  • 欲转行计算机视觉的各类技术人员
  • 希望了解深度学习在图像处理行业中的应用与开发流程的相关人员

达人课购买须知

  1. 本课程为图文内容课程,共计 15 篇。
  2. 全部文章预计于 7 月 13 日更新完毕(7.10更完)。
  3. 付费用户可享受文章永久阅读权限。
  4. 付费用户可获取读者圈 PASS 权限,与讲师进一步互动。
  5. 本课程为虚拟产品,一经付费概不退款,敬请谅解。
  6. 本课程也可在 gitbook.cn 上购买和阅读。

订阅福利

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