【干货·课程】言有三的深度学习从入门到上线课程

hello，今天给大家推荐一下自己的公开课，下面是基本信息。

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课程介绍

本课程是一个完整的项目实战课程，从项目调研开始到项目最终上线，完整的复现了基于深度学习的实战项目的流程。

本课程系列文章具有很强的工程性质，同时内容追求循序渐进，建议从头开始学习。

第 01~02 课，将讲述如何调研一个项目，如何获取数据与整理数据。

第 03~05 课，将介绍 Linux、图像、Python 等开源包，以及神经网络的基础知识，为接下来的项目做准备。

第 06~08 课，将介绍目前 3 大用户量最大的深度学习开源平台，将讲述准备数据、定义网络、训练模型、使用模型测试自己的图片的整个流程。

第 09~11 课，将集中讲解如何训练模型并进行迭代优化。

第 12~14 课，我们将把训练出来的模型部署到微信小程序上，同时介绍小程序的前、后端的基础技术。

认真学完这个系列文章之后，将会深入理解一个基于深度学习的项目是如何从一个想法变为一个真正产品的。对于欲转行的人来说，它提供了一个完整的学习链，学习完之后将直接具有从事该行业的基本能力。对于已经是相关从业人员来说，可以作为一个知识和经验的补充。

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课程大纲

导读：致想入坑深度学习的你
第01课：如何科学的调研并启动一个项目
第02课：如何科学的准备并整理数据
第03课：如何储备代码基础
第04课：怎样准备图像基础知识
第05课：怎么储备深度学习与神经网络基础
第06课：开源框架之 Caffe图像分类实战
第07课：开源框架之 TensorFlow图像分类实战
第08课：开源框架之 Pytorch图像分类实战
第09课：如何快速训练与评估第一版模型
第10课：如何进行模型的迭代与优化
第11课：如何进行数据的迭代与优化
第12课：微信小程序模型部署之前端
第13课：微信小程序模型部署之服务端
第14课：总结

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适宜人群

(1) 计算机视觉相关从业者

(2) 欲转行计算机视觉的各类技术人员

(3) 希望了解深度学习在图像处理行业中的应用与开发流程的相关人员

课程链接如下：

http://gitbook.cn/gitchat/column/5b1f709a472e0a7085638f9b

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福利

该前十名分享到朋友圈到朋友，可以领取免费名额，另外，配套的github项目和知乎专栏如下：

注：图片全部为实验数据图片

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公众号内容

1 图像基础｜2 深度学习｜3 行业信息

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