├──1-1 深度学习基础

|   ├──1.深度学习介绍



|   ├──2.神经网络基础



|   ├──3.浅层神经网络



|   └──4.深层神经网络



├──1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署



|   ├──1.项目架构



|   ├──10.TFServing客户端



|   ├──11.服务器部署



|   ├──2.数据接口实现



|   ├──3.模型接口实现



|   ├──4.预处理接口实现



|   ├──5.训练过程实现



|   ├──6.测试过程实现



|   ├──7.模型部署介绍



|   ├──8.导出模型



|   └──9.打开模型服务



├──1-2 深度学习优化进阶



|   ├──1.多分类



|   ├──2.梯度下降算法优化



|   ├──3.深度学习正则化



|   └──4.神经网络调参与BN



├──1-3 卷积神经网络



|   ├──1.卷积网络原理



|   ├──2.经典分类结构



|   └──3.CNN实战



├──1-4 循环神经网络



|   ├──1.循环神经网络



|   ├──2.词嵌入



|   └──3.seq2seq与Attention机制



├──1-5 高级主题



|   ├──1.生产对抗网络



|   ├──2.自动编码器



|   └──3.CapsuleNet



├──1-6 百度人脸识别



|   ├──1.平台介绍



|   ├──2.图像技术之人脸识别



|   ├──3.图像技术之图像识别



|   ├──4.图像技术之文字识别



|   ├──5.语音技术



|   ├──6.自然语言处理



|   └──7.人脸识别打卡案例



├──1-7 自然语言处理



|   ├──1.自然语言处理基础概念



|   ├──2.自然语言处理基础实作-机器学习篇



|   ├──3.自然语言处理基础实作-深度学习篇



|   ├──4.自然语言处理核心部分



|   └──5.实战项目-从无到有打造聊天机器人



├──1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理



|   ├──1.目标检测概述



|   ├──2.RCNN原理



|   ├──3.SPPNet原理



|   ├──4.FastRCNN原理



|   ├──5.FasterRCNN原理



|   ├──6.YOLO原理



|   └──7.SSD原理



└──1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理



|   ├──1.数据集标记



|   ├──2.数据集格式转换



|   └──3.TFRecords读取


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