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找工作+深圳
liu9965012
2007-04-13 04:59:11
4年的.net的开发经验,具体情况加qq:502312289
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4年的.net的开发经验,具体情况加qq:502312289
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yuan1
2008-03-31
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有好的作品可以展示的吧!
lesan
2007-04-15
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UP,
Red_angelX
2007-04-13
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4年。。。帮顶
woanon
2007-04-13
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up
zhqs1000
2007-04-13
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深度学习与计算机视觉
[本课程属于AI完整学习路线套餐,该套餐已“硬核”上线,点击立即学习!] 【为什么要学习深度学习和计算机视觉?】 AI人工智能现在已经成为人类发展中最火热的领域。而计算机视觉(CV)是AI中最热门,也是落地最多的一个应用方向(人脸识别,自动驾驶,智能安防,车牌识别,证件识别)。所以基于人工智能的计算视觉行业必然会诞生大量的
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和创业的机会。如何能快速的进入CV领域,同时兼备理论基础和实战能力,就成了大多数学习者关心的事情,而这门课就是因为这个初衷而设计的。 【讲师介绍】 CHARLIE 老师 1、人工智能算法科学家2、
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市海外高层次人才认定(孔雀人才)3、美国圣地亚哥国家超算中心博士后4、加利福尼亚大学圣地亚哥全奖博士5、参与美国自然科学基金(NSF)及加州能源局 (CEC)资助的392MWIVANPAH等智慧电网项目6、21篇国际期刊文章(sci收录17篇),总引用接近10007、第一作者发明专利11份【推荐你学习这门课的理由:知识体系完整+丰富学习资料】 1、本课程总计9大章节,是一门系统入门计算机视觉的课程,未来将持续更新。2、课程从计算机视觉理论知识出发,理论结合实战,手把手的实战代码实现(霍夫变换与模板匹配,AlexNet OCR应用,VGG迁移学习,多标签分类算法工程) 3、带你了解最前沿技术,各类型算法的优点和缺点,掌握数据增强,Batchnormalization, Dropout,迁移学习等优化技巧,搭建实用的深度学习应用模型 4、学习完后,你将具有深度学习与计算视觉的项目能力,比如大学生学完可以具备独立完成机器视觉类毕业设计的能力,在求职过程中可以体系化的讲解机器视觉核心知识点,初步达到人工智能领域机器视觉工程师的水平 【学完后我将达到什么水平?】 1、零基础入门计算视觉,学习掌握并应用从经典图像处理到深度学习分类任务的要点知识 2、掌握数据增强,迁移学习等优化技巧,搭建实用的深度学习应用模型 3、学习完课程,可以独立应用多个经典算法和深度学习算法 4、以大学毕业设计,面试
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为目标,手把手带大家编程,即使没有太多计算视觉的背景知识也可以循序渐进完成课程,获得实战项目的经验 【面向人群】 1、对AI感兴趣,想要系统学习计算机视觉的学员 2、需要毕业设计的大学生 3、做图像分析或相关数据分析的研究生 4、准备面试计算视觉和深度学习岗位的应聘者 5、希望在项目中引入计算视觉/深度学习技术的开发人员 【课程知识体系图】 【实战项目】
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人的地球人都知道,这是不可能的!至少人们心中的关内外的概念短时间无法消除。7月1日之前,"
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