LEARN DEEPLEARNING USING PYTHON - INCLUDING EXAMPLE PROJECTS

What will you learn？

• 全连接神经网络
• 卷积神经网络
• MTCNN多任务级联卷积网络
• 人脸识别
• 模型设计
• 高效模型
• YOLO多类别多目标检测
• RNN循环神经网络
• Gan生成式对抗网络
• 图像分割
• 强化学习DQN
• 剪枝、量化、蒸馏
• NLP自然语义

Chapters

Chapter	Topic	Description
1	全连接神经网络	了解全连接神经网络的拓扑结构，并知悉常用的激活函数，搭建一个全连接神经网络模型。
2	卷积神经网络	了解卷积运算，构建单目标识别的卷积神经网络
3	人脸识别	分类数不定的网络实现，孪生网络、Triplet Loss、center loss和arc face loss
4	模型设计	损失函数、Dropout、正则化、权重初始化、BatchNormal、残差网络、稠密连接网络
5	高效模型	通道优化、高效模型块、高效模型
6	RNN	RNN、LSTM、GRU、识别验证码
7	Gan	生成式对抗网络、分割迁移
8	UNet	图像分割、
9	强化学习	强化学习DQN
10	工程部署	onnx、tensorRT
11	优化	模型压缩，剪枝、量化、蒸馏
12	自然语义	NLP

Projects

Project	Topic	Description
1	MTCNN	多任务级联卷积网络
2	人脸识别	识别人脸
3	YOLO	多目标多类别检测
4	YOLO_v4&YOLO_v5	YOLO_v4&YOLO_v5详解

Notes

Index	Comment
1.	读取压缩包
2.	整体概要
3.