从零到深度学习专家 DjanGo引领图像识别CNN网络全栈实战 实现项目深度挖掘

===============课程介绍===============
零基础进阶： 不论您是初学者还是有一些基础的学习者，我们将从零开始，以深度学习为导向，助您快速成为专业级别的深度学习专家。
DjanGo框架深度解析： 通过全面解析DjanGo框架，您将掌握如何构建强大而灵活的Web应用，为深度学习项目的开发提供稳固基石。
深度学习核心概念： 深入研究深度学习的核心原理和概念，让您在实战中能够理解和应用最先进的深度学习技术。
CNN网络设计与优化： 了解卷积神经网络（CNN）的工作原理，学习如何设计和优化网络结构以适应不同的图像识别任务。
图像数据准备与处理： 学会如何准备和处理图像数据，确保它们适用于深度学习模型的训练，从而提高模型的准确性。
全栈实战项目： 通过实际项目，您将全面掌握DjanGo搭建CNN网络的实际应用，从而在深度学习领域取得更多实战经验。
为何选择我们的课程？
全方位实战： 通过实际项目，您将在实践中深入了解DjanGo和深度学习技术的结合，做到理论与实际相结合。
个性化指导： 我们提供个性化的学习计划和项目实践，确保您在课程中能够全面掌握知识点。
导师支持： 有资深导师团队提供实时指导和解答，确保您在学习中不会迷失方向。
===============课程目录===============
├─1 文本应用程序处理流程.mp4
├─10 DjanGo框架的模板.mp4
├─11 DjanGo的第一个入门案例.mp4
├─12 DjanGo搭建图书管理项目.mp4
├─13 DjanGo图书管理的实现.mp4
├─14 DjanGo静态资源的配置.mp4
├─15 DjanGo中CSS样式的实现.mp4
├─16 使用模板加载静态资源.mp4
├─17 DjanGo创建的项目整体流程.mp4
├─18 DjanGo创建文件上传工程.mp4
├─19 主页面的创建.mp4
├─2 Web应用程序处理流程.mp4
├─20 单文件上传的实现.mp4
├─21 异常信息的处理.mp4
├─22 创建多文件上传页面.mp4
├─23 多文件上传的具体实现.mp4
├─24 多文件上传的视图控制器.mp4
├─25 图片上传的实现（一）.mp4
├─26 图片上传的实现（二）.mp4
├─27 卷积神将网络的基础.mp4
├─28 卷积神经网路的组成.mp4
├─29 卷积神经网络的计算过程.mp4
├─3 MVC模式.mp4
├─30 CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4
├─31 CNN手写数字识别网络搭建.mp4
├─32 CNN手写数网络结构修改的方法.mp4
├─33 CNN实现二分类模型的训练.mp4
├─34 CNN实现二分类模型的预测.mp4
├─35 DjanGo汽车分类项目的创建.mp4
├─36 DjanGo项目的启动 (1).mp4
├─37 DjanGo页面的创建和跳转.mp4
├─38 DjanGo部署汽车分类项目.mp4
├─39 登录界面的添加.mp4
├─4 MVT模式.mp4
├─40 AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4
├─5 虚拟环境virtualenv的安装.mp4
├─6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4
├─7 DjanGo项目的启动.mp4
├─8 DjanGo的工程目录.mp4
├─9 VSCODE开发工具的配置.mp4
(1)\【课程资料】深度学习项目：DjanGo搭建CNN网络实现图像识别；目录中文件数:12个
├─03_分类处理-01.PPTx
├─04 卷积概述-01.pdf
├─05 CNN原理-01.pdf
├─06 CNN经典模型-01.pdf
├─1.1 Web技术概述-01.pdf
├─1.2 DjanGo框架概述-01.pdf
├─1.3 DjanGo框架的视图渲染控制器-01.pdf
├─2.1 文件上传的实现-01.pdf
├─CHAPTER01-01.zIP
├─chapter04-01.zIP
├─data-01.zIP
├─IMage_classify-01.zIP

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