介绍这是一门专为算法工程师打造的高级深度学习进阶课程。课程内容系统且深入，涵盖了深度学习的多个关键领域。在深度学习理论方面，从优化问题讲起，深入剖析神经网络，通过实战案例让学习者掌握神经网络建模、激活函数与优化方法等核心知识。在图像相关领域，课程详细讲解了图像分类、目标检测与图像分割。介绍卷积的基本概念，深入分析AlexNet、LeNet、ResNet、VGGNet等典型卷积神经网络模型，并通过实战加深对模型的理解与应用。对于图像分割，从基础理论到Deconvolution与空洞卷积、U - Net、DeepLab v3等模型的实战应用都有涉及。此外，课程还包含分布式深度学习系统、深度学习前沿…...
