使用Python进行深度学习和神经网络入门到精通课程

解锁人工智能的力量，通过我们的综合课程“深度学习与Python”。本课程旨在转变您对机器学习的理解，并带您踏上深度学习的世界之旅。无论您是初学者还是经验丰富的程序员，本课程都将为您提供构建、训练和部署深度学习模型所需的基本技能和知识，使用Python和PyTorch。深度学习是推动生成式AI、机器人技术、自然语言处理、图像识别和人工智能的突破性进展的推动力。Deep Learning and Neural Networks with Python Zero to Expert

通过参加本课程，您将获得将Python技能应用于深度学习的实际知识和实践经验。具体课程大纲简介深度学习的基础了解从机器学习到深度学习的范式转变深度学习的关键概念建立Python环境进行深度学习人工深度神经网络：Python从头开始编码人工神经网络的基本原理从头开始构建和训练神经网络实现前向和后向传播通过梯度下降优化神经网络深度卷积神经网络：Python从头开始编码介绍卷积神经网络（CNNs）从头开始构建和训练CNNs理解卷积层、池化以及激活函数将CNNs应用于图像数据使用Python进行深度预训练模型的迁移学习传递学习概念及其益处使用预训练模型进行新任务微调和调整预训练模型迁移学习的实际应用使用Python进行图像分类的深度学习图像分类技术构建图像分类模型评估和改进模型性能部署图像分类模型使用Python进行姿势估计的深度学习介绍姿势估计构建和训练姿势估计模型使用深度学习进行人体姿势估计使用Python进行实例分割的深度学习理解实例分割构建和训练实例分割模型分割图像中的单个对象的技术使用Python进行语义分割的深度学习语义分割的基础构建和训练语义分割模型将图像分割成有意义的部分语义分割的实际应用使用Python进行目标检测的深度学习目标检测简介构建和训练目标检测模型在图像中检测和定位对象的技术实际用例和部署谁应该注册？初学者：具有基本编程知识且渴望深入学习深度学习的个人。中级学习者：那些在机器学习方面有一些经验并希望在深度学习和PyTorch方面提升技能的人士。专业人士：数据科学家、AI研究人员和软件工程师希望增强其深度学习专业知识并将其应用于实际问题的专业人士。您将获得的东西深度学习概念和技术的坚实基础从头开始构建和训练各种深度学习模型的实践经验熟练使用Python和PyTorch进行深度学习应用实施和微调用于图像分类、姿势估计、分割和目标检测的高级模型的能力在现实场景中部署深度学习模型的实际知识为什么选择这门课程？全面内容：涵盖广泛的深度学习主题和应用。实践项目：实际编码练习和真实项目以巩固您的理解。专家指导：从在深度学习和Python领域拥有深厚专业知识的经验丰富的讲师那里学习。灵活学习：随时随地获取课程材料，并按您自己的节奏学习。立即注册，踏上掌握深度学习与Python和PyTorch的旅程。提升您的技能，并在令人兴奋的人工智能领域开拓新的职业机会！课程内见！

由Mazhar Hussain博士创建MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2声道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：86讲座（9小时27分钟）| 大小：4.63 GB

Python进行深度学习用于分类、语义和实例分割、姿态估计和目标检测

你将学到：
Python和Pytorch完整指南的深度学习
从机器学习到深度学习范式转变的关键概念
在Python中从头开始编写人工深度神经网络代码
在Python中从头开始编写深度卷积神经网络代码
使用Python和深度预训练模型进行迁移学习
使用Python进行图像分类的深度学习
使用Python进行姿势估计的深度学习
使用Python进行实例分割的深度学习
使用Python进行语义分割的深度学习
使用Python进行目标检测的深度学习
训练、测试和部署用于现实应用的深度学习模型
使用Python计算性能指标（准确度、精确度、召回率、IOU）

要求：
您将学习从深度学习与Python基础知识到高级知识所需的一切。
一个谷歌Gmail帐户，以开始使用Google Colab编写Python代码