深入学习卷积网络的工作原理，并将其应用于人工视觉、分析和分类各类图像" 

人工视觉领域正在不断扩大，新的工具和知识也在持续增加，以促进其发展。因此，卷积网络是这一领域最有意义的新技术之一，因为根据神经网络的运行原理，它们在这一领域提供了许多解决方案，尤其是在图像分类方面。

因此，本大学课程为专业人员提供了该领域的最新进展，使他们能够立即将其应用到工作中。通过这种方式，该学位将深入研究数据分析、衡量标准、CNN 层类型、图像分类过程和模型训练等问题。

所有这一切，都采用了适合每个学生的在线教学方法，因为它允许学生选择学习的时间和地点。此外，学生们还将拥有一支由活跃的专业人士组成的高水平师资队伍，他们将利用大量多媒体资源向学生传授利用卷积网络开发人工视觉项目所需的一切知识。 

人工视觉是人工智能的现在和未来，本大学课程将帮助你应对当前的所有挑战"   

这个卷积网络与人工视觉中的图像分类大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由Deep学习、计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展情况
• 该书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容  

TECH 科技大学的创新教学方法包括大量多媒体教学资源，使学习过程更快、更有效" 

该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。  

该方案的设计重点是基于问题的学习，通过这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。 

卷积网络的使用在人工视觉领域至关重要。现在就报名，专攻这一蓬勃发展的领域"

大型科技公司正在寻找卷积网络方面的专业人才。不要让他们等待了"

卷积网络与人工视觉中的图像分类大学课程采用一个专业模块的结构，深入探讨的问题包括 CNN 层的类型、卷积神经网络的应用、这些网络的衡量标准、现有架构、模型训练后的验证、所获数据的分析或训练管道的测试等。 

人工视觉领域的最新内容等着你。现在注册，提升你的职业生涯"

模块 1.卷积网络和图像分类

1.1. 卷积神经网络

1.1.1. 简介 
1.1.2. 卷积
1.1.3. CNN 构建模块

1.2. CNN 层的类型

1.2.1. 卷积 
1.2.2. 激活 
1.2.3. 批量标准化 
1.2.4. Polling 
1.2.5. 全连接

1.3. 衡量标准

1.3.1. 混淆矩阵 
1.3.2. 准确性 
1.3.3. 准确度 
1.3.4. Recall 
1.3.5. F1 分数 
1.3.6. ROC 曲线 
1.3.7. AUC

1.4. 主要架构

1.4.1. 亚历克斯网 
1.4.2. VGG 
1.4.3. Resnet 
1.4.4. GoogleLeNet

1.5. 图像分类

1.5.1. 简介 
1.5.2. 数据分析 
1.5.3. 数据准备 
1.5.4. 模型训练 
1.5.5. 模型验证

1.6. CNN 训练的实际考虑

1.6.1. 优化器的选择 
1.6.2. 学习率调度器 
1.6.3. 检查训练管道 
1.6.4. 正则化训练

1.7. 深度学习的良好实践

1.7.1. 迁移学习 
1.7.2. 微调 
1.7.3. 数据扩充

1.8. 数据的统计评估

1.8.1. 数据集数量 
1.8.2. 标签数量 
1.8.3. 图像数量 
1.8.4. 数据平衡

1.9. 部署

1.9.1. 保存和加载模型 
1.9.2. Onnx 
1.9.3. 推断

1.10.    案例研究：图像分类

1.10.1. 数据分析和准备 
1.10.2. 训练管道测试 
1.10.3. 模型训练 
1.10.4. 模型验证 

通过本大学课程学习人工视觉的一个主要分支"