☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持，以便保证培训后的继续消化；
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升您的职业资质。

• 第一部分：计算机视觉入门
  掌握计算机视觉和图像处理基础知识。学会从图像数据中提取重要特征，并将深度学习技术应用在人脸关键点检测任务中。
  欢迎学习计算机视觉课程
  图像表示法和分类
  卷积过滤器和边缘检测
  特征类型和图像分割
  特征向量
  CNN 层级和特征可视化
  实战项目 1：面部关键部位检测
  第二部分：高阶计算机视觉与深度学习
  学习将深度学习的架构应用于计算机视觉相关工作中。了解如何结合 CNN 和 RNN 网络构建自动图像标注的应用。
  高级 CNN 架构
  YOLO
  RNN
  长短期记忆网络（LSTM）
  超参数
  深度学习注意力机制
  图像说明
  项目：图像说明
  选修：云计算
  实战项目 2：图像描述
  第三部分：目标检测与定位
  了解如何定位对象并随着时间的推移进行追踪。这类技术已被用于各种移动系统，如无人驾驶车导航和无人机飞行中。
  动作简介
  机器人定位
  迷你项目： 二维直方图滤波器
  卡尔曼滤波器简介
  状态与移动
  矩阵和状态变换
  即时定位与地图构建
  选修：车辆运动和微积分
  实战项目 3：地标检测和机器人跟踪 (SLAM)
  第四部分：云计算（选修）
  学习如何利用 Google Cloud 与 AWS 上的 GPU 进行机器学习和科学计算。
  用 Google Cloud 进行云计算
  用 AWS 进行云计算
  第五部分：计算机视觉与深度学习的应用（选修）
  使用其他人在 Github 上贡献的预训练模型，尝试几个非常酷的计算机视觉和深度学习应用，例如风格迁移。
  风格迁移
  DeepTraffic
  Flappy Bird
  课外图书
  第六部分：[回顾] 训练神经网络（选修）
  复习训练神经网络的基础知识，了解神经网络是如何训练的。
  前向反馈与反向传播
  训练神经网络
  通过 PyTorch 进行深度学习
  第七部分：[实战] 皮肤癌检测（选修）
  Sebastian Thrun 向我们讲述了他用卷积神经网络探测皮肤癌的开创性工作。
  项目简介
  皮肤癌与医学分类
  数据挑战
  训练神经网络
  敏感性与特异性
  癌症诊断
  ROC 曲线回顾
  可视化
  神经网络关注的是什么
  混淆矩阵
  迷你项目：皮肤科医生的人工智能
  第八部分：[实战] 文本情感分析（选修）
  在这节课中，《Grokking Deep Learning》一书的作者 Andrew Trask，将指导你一步步来运用神经网络进行情感分析。具体而言，你将构建一个神经网络，完全根据评论文本内容将影评归类为正面影评或负面影评！
  认识 Andrew Trask
  分析问题
  迷你项目 1
  迷你项目 2
  迷你项目 3
  理解神经网络中的噪音
  迷你项目 4
  迷你项目 5
  进一步减少噪音
  迷你项目 6
  分析与总结
  第九部分：更多深度学习模型（选修）
  在这节课中，《Grokking Deep Learning》一书的作者 Andrew Trask，将指导你一步步来运用神经网络进行情感分析。具体而言，你将构建一个神经网络，完全根据评论文本内容将影评归类为正面影评或负面影评！
  场景理解
  全卷积神经网络
  语义分割
  3D CNN 架构
  简介
  手势识别
  端到端学习
  实现手势识别 3D CNN