hm0001 – 人脸识别Python人工智能

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| ├──1-1 深度学习基础 | | ├──1.深度学习介绍 | | ├──2.神经网络基础 | | ├──3.浅层神经网络 | | └──4.深层神经网络 | ├──1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署 | | ├──1.项目架构 | | ├──10.TFS...

| ├──1-1 深度学习基础
| | ├──1.深度学习介绍
| | ├──2.神经网络基础
| | ├──3.浅层神经网络
| | └──4.深层神经网络
| ├──1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
| | ├──1.项目架构
| | ├──10.TFServing客户端
| | ├──11.服务器部署
| | ├──2.数据接口实现
| | ├──3.模型接口实现
| | ├──4.预处理接口实现
| | ├──5.训练过程实现
| | ├──6.测试过程实现
| | ├──7.模型部署介绍
| | ├──8.导出模型
| | └──9.打开模型服务
| ├──1-2 深度学习优化进阶
| | ├──1.多分类
| | ├──2.梯度下降算法优化
| | ├──3.深度学习正则化
| | └──4.神经网络调参与BN
| ├──1-3 卷积神经网络
| | ├──1.卷积网络原理
| | ├──2.经典分类结构
| | └──3.CNN实战
| ├──1-4 循环神经网络
| | ├──1.循环神经网络
| | ├──2.词嵌入
| | └──3.seq2seq与Attention机制
| ├──1-5 高级主题
| | ├──1.生产对抗网络
| | ├──2.自动编码器
| | └──3.CapsuleNet
| ├──1-6 百度人脸识别
| | ├──1.平台介绍
| | ├──2.图像技术之人脸识别
| | ├──3.图像技术之图像识别
| | ├──4.图像技术之文字识别
| | ├──5.语音技术
| | ├──6.自然语言处理
| | └──7.人脸识别打卡案例
| ├──1-7 自然语言处理
| | ├──1.自然语言处理基础概念
| | ├──2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
| | ├──3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
| | ├──4.自然语言处理核心部分
| | └──5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
| ├──1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
| | ├──1.目标检测概述
| | ├──2.RCNN原理
| | ├──3.SPPNet原理
| | ├──4.FastRCNN原理
| | ├──5.FasterRCNN原理
| | ├──6.YOLO原理
| | └──7.SSD原理
| └──1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
| | ├──1.数据集标记
| | ├──2.数据集格式转换
| | └──3.TFRecords读取

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