欢迎来到我们的技术社区，这里为您介绍一门关于深度学习与卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的课程。

课程概述

这门课程将带领您深入了解深度学习的基本原理，并重点讲解如何使用卷积神经网络进行图像识别。通过本课程，您将学会：

  • 深度学习的基本概念和原理
  • 卷积神经网络的结构和原理
  • 图像预处理和特征提取
  • 常见的图像识别任务和模型

课程内容

  1. 深度学习基础

    • 深度学习的基本概念
    • 神经网络结构
    • 损失函数和优化算法

  2. 卷积神经网络

    • 卷积层和池化层
    • 卷积神经网络的架构
    • CNN在图像识别中的应用

  3. 图像预处理

    • 图像尺寸调整
    • 图像归一化
    • 数据增强

  4. 特征提取

    • 传统特征提取方法
    • 卷积神经网络提取特征

  5. 图像识别任务

    • 图像分类
    • 目标检测
    • 图像分割

学习资源

为了更好地学习这门课程，我们为您推荐以下资源：

图片展示

以下是一些与图像识别相关的图片：

Image Recognition
CNN Structure
Image Preprocessing

希望您能在这门课程中收获满满，祝您学习愉快！