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利用卷积神经网络进行Deep Computer Vision的重要性在于，它能够在不同领域执行各种各样的任务。这些技术彻底改变了计算机视觉，并在医学、机器人、安全、交通和工业等领域取得了重大进展。

为此，TECH 设计了通过卷积神经网络的深度计算机视觉大学课程，旨在为学生提供必要的技能和能力，使他们能够以最高的效率和质量开展专业工作。因此，在整个课程中，将讨论输入层的定义、权重初始化或 VGG 架构等方面的问题。 

都通过方便的 100% 在线模式进行使学生能够安排自己的时间表和学习，并将其与其他日常工作和兴趣结合起来。此外，这个学位拥有市场上最完整的理论和实践材料，这为学生的学习过程提供了便利，使他们能够快速高效地实现目标。 z. 

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这个通过卷积神经网络的深度计算机视觉大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由通过卷积神经网络的深度计算机视觉方面的专家介绍案例研究的发展情况
• 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
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 它特别强调创新方法
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

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这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，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。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

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这个教学大纲的结构和所有教料均由 TECH 计算机科学领域的知名专家团队设计。这些专家利用其丰富的经验和最先进的知识，编写了实用且完全最新的内容。所有这些都基于TECH最有效的教育方法论，即 Relearning。 

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模块 1. 通过卷积神经网络的深度计算机视觉

1.1.视觉皮层架构 

1.1.1.视觉皮层的功能 
1.1.2.计算机视觉理论 
1.1.3.图像处理模型 

1.2.卷积层 

1.2.1.卷积中权重的重用 

1.2.2.2D卷积 

1.2.3.激活函数 

1.3.池化层以及使用Keras实现池化层 

1.3.1.Pooling和Striding 
1.3.2.Flattening 
1.3.3.Pooling 类型 

1.4.CNN 架构 

1.4.1.VGG-架构 
1.4.2.AlexNet架构 
1.4.3.ResNet 架构 

1.5.使用 Keras 实现 ResNet-34 CNN 

1.5.1.权重初始化 
1.5.2.输入层定义 
1.5.3.输出定义 

1.6.使用预训练的Keras模型 

1.6.1.预训练模型的特点 
1.6.2.预训练模型的用途 
1.6.3.预训练模型的优点 

1.7.用于迁移学习的预训练模型 

1.7.1.迁移学习 
1.7.2.迁移学习过程 
1.7.3.迁移学习的优点 

1.8.Deep Computer Vision中的分类和定位 

1.8.1.图像分类 
1.8.2.定位图像中的对象 
1.8.3.物体检测 

1.9.物体检测和物体跟进 

1.9.1.物体检测方法 
1.9.2.物体跟进算法 
1.9.3.跟进和定位技术 

1.10.语义分割 

1.10.1.语义分割的深度学习 
1.10.2.边缘检测 
1.10.3.基于规则的分割方法 

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