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计算机视觉基础：深度学习和神经网络
、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络
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Ø支持常见网络图片如：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8192px之间。 Ø图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 Ø支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。 Ø文字识别服务属于公有云
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0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。
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