1、 Python3.6开发环境、主要安装包、集成开发环境等介绍

2、数据预处理和特征工程

3、机器学习经典算法与sklearn应用


4、神经网络、CNN、RNN原理与实现

5、基于神经网络的人脸识别

6、基于CNN模型的字符识别方法

7、基于CNN的图像分类与识别

8、搭建Tensorflow、pytorch、keras深度学习平台

9、Kaggle竞赛案例分析

10、网络结构的设计与优化

11、基于残差网络的多元损失行人识别综合案例

12、基于属性学习的车辆身份识别综合案例


等课程内容、、、、、、 

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