【成長計劃】三天入門深度學習，跟著UP主一起創作吧～
基于深度卷積網絡的圖像分類技術準確率已超過人眼；
基于深度神經網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業興起，人工智能進入產業化階段。
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
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做數據采集訓練
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