【成长计划】三天入门深度学习，跟着UP主一起创作吧～
基于深度卷积网络的图像分类技术准确率已超过人眼；
基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。
准确率的大幅提升推动产业兴起，人工智能进入产业化阶段。
边缘计算设备的能力也在不断提升，各大厂商最新发布的SoC都配备有算力不俗的NPU，技术升级推动深度学习在工程化应用中不断深化。掌握深度学习是让工程师拉开差距的利器，是时候重新装备自己的技能库啦！
01
入坑深度学习
01
深度学习的基本原理
深度学习的重要概念
传统算法对比深度学习
深度学习的过程是什么？
02
深度学习的框架搭建
深度学习框架：Pytorch、TensorFlow、Caffee
在windows上搭建Pytorch框架
03
深度学习的落地实践
训练模型完成图片识别与标签划分
02
项目实战
01
基于树莓派的实时手势识别
✓
使用树莓派4b,采集帧率30fps
02
体感玩俄罗斯方块【姿态估计】
✓
03
OpenCV做的人脸识别垃圾桶
✓
树莓派3B+和普通USB摄像头
✓
OpenCV做数据采集训练
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