视频教程-基于web端的深度学习算法应用-深度学习

基于web端的深度学习算法应用

硕士毕业于电子科技大学，毕业后一直从事视频编解码算法以及深度学习人工智能方向，从事过视频编解码标准制定，有多项提案与算法被标准组织接受，从事过h264,h265,H266，VP9,AV1等视频编解码标准备相关工作。

胡建华

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视频教程-基于web端的深度学习算法应用-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：822分钟

学习计划：14天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：胡建华

技术经理

讲师介绍：硕士毕业于电子科技大学，毕业后一直从事视频编解码算法以及深度学习人工智能方向，从事过视频编解码标准制定，有多项提案与算法被标准组织接受，从事过h264,h265,H266，VP9,AV1等视频编解码标准备相关工作。

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「你将学到什么？」

1.掌握深度学习图像处理（基于keras、tensorflow、opencv）

2.掌握web前后端设计（基 于flask框架）

3.开发基于web端的深度学习图像，把web端应用与人工智能相结合

代码路径：https://github.com/gdit-ai/deep-learning-of-web

QQ群：971601256

 

「课程学习目录」

第1章： 基于web端的深度学习算法应用介绍

1.基于web端人脸识别实例

2.图片上传到后端示例

3.flask人脸识别

4.flask介绍与安装

5.flask入门与路由

6.flask变量传递

7.flask重定向

8.flask表格

9.数据渲染

10.flask数据处理与传递

11.flask后端向前端传递

12.flask后端处理get请求

13.flask后端处理post请求

第2章：深度学习简介与应用

1.深度学习理论简介

2.数据集介绍

3.行人检测数据集制作

第3章：深度学习环境配置

1.深度学习环境配置

2.anaconda与jupyternotebook 环境建立

第4章：深度神经网络（DNN）原理与实践

1.深度神经网络（DNN）原理介绍

2.深度神经网络自己实现预测

3.深度神经网络自己实现训练

4.反向传播算法

5.keras理论介绍与实例操作

第5章：卷积神经网络（CNN）原理与实践

1.卷积神经网络入门与介绍

2.自己动手实现一个卷积神经网络

3.keras卷积神经网络

4.卷积神经网络直观解释

5.keras卷积神经网络实战

6.mnist数据集

7.keras模型保存与加载

8.keras使用模型预测

第6章：循环神经网络（RNN）原理与实践

1.keras设计dnn_cnn_rnn区别

2.keras使用RNN训练minist

第7章：TensorFlow原理与实践

1.1tensorflow原理与介绍

2.tensorflow前向计算过程

3.tensorflow反向传播算法

4.TensorFlow 多层感知器识别手写数字

5.TensorFlow卷积神经网络识别手写数字

第8章：目标检测项目实战

1.口罩检测项目实战

2.keras yolo3预测过程

3.keras yolo3口罩检测训练

4.keras yolo3口罩检测预测

第9章：人脸识别项目实战

1.人脸检测与对齐原理

2.人脸识别原理

3.环境搭建与人脸检测

4.人脸识别代码演示

5.人脸识别系统开发介绍

6.人脸识别系统opencv处理

7.人脸检测算法实现

8.人脸识别算法实现

第10章：深度学习模型与web端结合案例

1.web端集成深度学习介绍

2.图像上传功能

3.上传成功图片在前端显示

4.web端集成深度学习预测方法

 

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• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

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专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

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2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

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满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
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课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

掌握基于keras与tensorflow进行算法开发

开发基于web端的深度学习图像，把web端应用与人工智能相结合

 

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