深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)算法能夠在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中獲得前所未有的精度，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、分割等。

遵循這些步驟，你就會(huì)有足夠的知識(shí)開(kāi)始將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到你自己的項(xiàng)目中。

Step #1:配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境（初級(jí)）

Step #2:訓(xùn)練你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（初級(jí)）

Step #3:了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（初級(jí)）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一??。

Step #4:構(gòu)建自己的圖像數(shù)據(jù)集（中級(jí)）

Step #5:在你的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練CNN（中級(jí)）

Step #6:調(diào)整機(jī)器的學(xué)習(xí)速度（中級(jí)）

Step #7:數(shù)據(jù)擴(kuò)充（中級(jí)）

Step #8:特征提取和微調(diào)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)（中級(jí)）

Step #9:?視頻分類（高級(jí)）

Step #10:?多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)（高級(jí)）

Step #11:改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模式（高級(jí)）

Step #12:?AutoML和Auto-Keras（高級(jí)）