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攻略 | 学习深度学习只需要三个月的好方法

OpenCV学堂 • 1 周前 • 22 次点击  

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录制初心

     2023年下半年我花了六个月的时间,系统化整理归纳了深度学习在工业视觉、机器视觉、智能智造行业应用的关键知识点,基于这些关键知识点构建了一个深度学习系统化学习路线图课程。为智能智造行业的开发者更好应用深度学习提供了一个高效、可靠、可行的学习路径,整个课程体系构建注重理论与实践并行,从易到难,呕心沥血完成了PPT与课程内容制作,把我在智能智造行业应用深度学习的很多落地案例贯入到课程案例中。

课程目标

     帮助更多开发者掌握深度学习技术,全面掌握深度学习模型开发的基本理论、基本方法,主流框架与模型,实现模型训练到部署,完成项目落地,提升能力,实现成功技术转型与薪资提升。帮助企业通过人才的二次学习实现深度学习在智能智造行业的技术落地,提升企业技术竞争力与交付能力,助推人工智能赋能制造业。

课程内容

      涵盖深度学习主流框架的全面解析,实现从源码到模型、从训练到部署完整深度学习路径。基于Pytorch、Torchvision、YOLOv5、YOLOv8等主流框架完成工业级的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割等视觉任务模型训练到部署,基于ONNXRUNTIME、TensorRT、OpenVINO模型部署框架全面掌握模型推理、加速、INT8量化技巧。基于YOLOv5、YOLOv8实现源码级别的模型结构修改、视觉注意力机制、完成YOLOv5、YOLOv8模型各种修改,实现自定义模型结构与自定义数据训练到部署。

课程目录

     课程由七门深度学习相关课程组成,由浅入深、由简入繁、化繁为简、基于大量案例教学,全面提升开发者的深度学习技能,成为掌握从训练到部署全流程的深度学习工程师。七门课程与目录如下:

答疑与服务

      路线图包含的七门课程,涵盖深度学习视觉相关从理论到实践,掌握Pytorch、Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、视觉注意力模块,从数据制作到模型训练,从模型转换到量化加速推理,满足工程化需求与深度学习工程师岗位核心技能要求。扫码查看完整的深度学习系统化学习路线图,学习课程有专属答疑群,负责一对一贴身答疑解惑!
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