计算机视觉训练营

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P1. 任务1：机器学习、深度学习简介.flv

P2. 任务2：深度学习的发展历史.flv

P3. 任务3：现代深度学习的典型例子.flv

P4. 任务4：深度学习在计算机视觉中的应用.flv

P5. 任务5：深度学习的总结.flv

P6. 任务6：开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.flv

P7. 任务7：GPU驱动程序安装.flv

P8. 任务8：CUDA的安装.flv

P9. 任务9：cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.flv

P10. 任务10：问答环节.flv

P11. 任务11：环境安装.flv

P12. 任务12：二元分类问题.flv

P13. 任务13：逻辑函数.flv

P14. 任务14：指数与对数 、逻辑回归.flv

P15. 任务15：示例.flv

P16. 任务16：损失函数.flv

P17. 任务17：损失函数推演.flv

P18. 任务18：梯度下降法.flv

P19. 任务19：应用.flv

P20. 任务20：直播答疑.flv

P21. 任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析.flv

P22. 任务22：使用PyCharm Keras建立深度网络模型.flv

P23. 任务23：数据预处理 数据增强.flv

P24. 任务24：建立BatchGenerator高效读取数据.flv

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P26. 任务26：查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合.flv

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P30. 任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.flv

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P70. 任务71：项目介绍.flv

P71. 任务72：看图说话任务一-01.flv

P72. 任务73：看图说话任务一-02.flv

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P86. 任务87：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01.flv

P87. 任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02.flv

P88. 任务89：如何调用generate_caption函数.flv

P89. 任务90：如何评价标题生成模型的性能.flv

P90. 任务91：读取和显示数字图像.flv

P91. 任务92：数字图像大小缩放.flv

P92. 任务93：数字图像直方图均衡.flv

P93. 任务94：图像去噪声.flv

P94. 任务95：图像边缘检测.flv

P95. 任务96：图像关键点检测.flv

P96. 任务97：道路行车道检测简介.flv

P97. 任务98：Canny边缘检测.flv

P98. 任务99：霍夫变换用于直线检测.flv

P99. 任务100：道路行车道检测代码讲解.flv

P100. 任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测.flv

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关键词：计算机视觉 计算机 训练营 Translation Directional