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深度学习框架-Caffe入门

深度学习框架-Caffe入门

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本课程是在windows环境下的caffe课程,主要使用的是python的接口。 首先带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目,让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会讲到caffe中的一些重要文件和配置,使用python绘图。最后的部分会使用GoogleNet实现图像识别。

  • 原价  ¥128

  • 特惠价  ¥38

时长    7天          

全款购买 当前学习人数 83 收藏


适用人群

1、对人工智能、深度学习感兴趣的学员

2、渴望学习当今最热门最前沿技术的人


课程目标

1.了解caffe基本框架,以及文件配置

2.学会绘制网络结构图,特征平面图,loss曲线图和accuracy曲线图

3.学会使用caffe训练模型的完整流程

4.学会训练自己的模型

讲师介绍

  • 覃老师

    对机器学习、深度学习神经网络等领域有多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

免费视频这么多,为什么还要来大讲台?

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章:Caffe介绍与安装
1.1 Caffe概述
1.2 Caffe在windows下的安装编译
第二章:Caffe实操
2.1 Caffe快速上手-mnist数据集分类(一)
2.2 Caffe快速上手-mnist数据集分类(二)
第三章:Caffe文件与优化器
3.1 Caffe文件详解
3.2 各种优化器的介绍
第四章:Caffe可视化
4.1 Caffe的python接口安装,以及模型可视化
4.2 Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化
第五章:Caffe图像识别
5.1 GoogleNet结构讲解,准备用GoogleNet实现图像识别
5.2 使用python接口调用GoogleNet实现图像识别
第六章:Caffe网络设计
6.1 Caffe在windows下GPU版本的安装
6.2 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一)
6.3 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(二)
第七章:课程总结
7.1 迁移学习-Finetune
7.2 Snapshot以及课程总结

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