【成長計劃】三天入門深度學習，跟著UP主一起創(chuàng)作吧～
基于深度卷積網(wǎng)絡的圖像分類技術準確率已超過人眼；
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別技術準確率已達到95%；
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。
準確率的大幅提升推動產(chǎn)業(yè)興起，人工智能進入產(chǎn)業(yè)化階段。
邊緣計算設備的能力也在不斷提升，各大廠商最新發(fā)布的SoC都配備有算力不俗的NPU，技術升級推動深度學習在工程化應用中不斷深化。掌握深度學習是讓工程師拉開差距的利器，是時候重新裝備自己的技能庫啦！
01
入坑深度學習
01
深度學習的基本原理
深度學習的重要概念
傳統(tǒng)算法對比深度學習
深度學習的過程是什么？
02
深度學習的框架搭建
深度學習框架：Pytorch、TensorFlow、Caffee
在windows上搭建Pytorch框架
03
深度學習的落地實踐
訓練模型完成圖片識別與標簽劃分
02
項目實戰(zhàn)
01
基于樹莓派的實時手勢識別
?
使用樹莓派4b,采集幀率30fps
02
體感玩俄羅斯方塊【姿態(tài)估計】
?
03
OpenCV做的人臉識別垃圾桶
?
樹莓派3B+和普通USB攝像頭
?
OpenCV做數(shù)據(jù)采集訓練
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相關文件都在里面了
探索了一陣子cnn，并且也跟著網(wǎng)上的一些開源的方案學習一些
比如這里的：#
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