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课程介绍
本课程将系统性以计算机视觉为背景，系统性介绍深度学习的知识。
1、学习本课程需要的基础，linux，python等编程语言，线性代数等数学知识。
2、学习完本课程可以达到的效果。(1)掌握扎实的深度学习理论基础，包括卷积神经网络的基础，初始化，激活函数，归一化，最优化，正则化等内容。(2)掌握丰富的实战经验，包括深度学习模型的设计与优化，深度学习在分类，分割，检测，跟踪，风格化等各类图像任务中的应用，深度学习中的数据使用。
3、本课程是为了给从事深度学习图像领域算法开发的人士，了解深度学习技术应用的外行人士准备的系统性视频教程，覆盖了计算机视觉中从理论到实践，从简单的基础到最新前沿技术的大部分内容。
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