深度学习与图像识别课程

📚 课程概述

深度学习与图像识别是人工智能领域的重要分支，广泛应用于计算机视觉、医疗影像分析、自动驾驶等领域。本课程将带你从基础到进阶，掌握如何利用深度学习技术解决图像识别问题。

🌐 学习目标

• 理解深度学习的核心概念和基本模型
• 学习卷积神经网络（CNN）的原理与实现
• 掌握图像分类、目标检测和图像生成等技术
• 实战案例：使用开源框架（如PyTorch/TensorFlow）完成图像识别项目

🧠 课程大纲

1. 深度学习基础

   • 神经网络结构与激活函数
   • 损失函数与优化算法
   • 反向传播原理

2. 图像识别核心模型

   • 卷积层与池化层详解
   • 常见网络架构（ResNet、VGG、YOLO）
   • 迁移学习与预训练模型

3. 实战应用

   • 图像分类任务实践
   • 目标检测与实例分割
   • 图像生成与风格迁移

📚 推荐资源

• 深度学习入门指南：了解深度学习的基本概念
• 图像识别案例库：查看实际项目代码与效果
• 相关技术课程：扩展学习机器学习基础

📷 图片穿插

本课程内容基于公开技术资料整理，如需深入了解，请访问官方文档获取最新信息。