深度學習是人工智能革命中的關鍵技術

基于深度卷積網(wǎng)絡的圖像分類技術準確率已超過人眼;

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別技術準確率已達到95%;

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。

準確率的大幅提升推動產(chǎn)業(yè)興起，人工智能進入產(chǎn)業(yè)化階段。

邊緣計算設備的能力也在不斷提升，各大廠商最新發(fā)布的SoC都配備有算力不俗的NPU，技術升級推動深度學習在工程化應用中不斷深化。掌握深度學習是讓工程師拉開差距的利器，是時候重新裝備自己的技能庫啦!

入坑深度學習

01深度學習的基本原理

深度學習的重要概念

傳統(tǒng)算法對比深度學習

深度學習的過程是什么?

02深度學習的框架搭建

深度學習框架：Pytorch、TensorFlow、Caffee

在windows上搭建Pytorch框架

03深度學習的落地實踐

訓練模型完成圖片識別與標簽劃分

項目實戰(zhàn)

01基于樹莓派的實時手勢識別

使用樹莓派4b,采集幀率30fps

02體感玩俄羅斯方塊【姿態(tài)估計】

基于CPU運算數(shù)據(jù)，無需GPU

03OpenCV做的人臉識別垃圾桶

樹莓派3B+和普通USB攝像頭

OpenCV做數(shù)據(jù)采集訓練

原文標題：【成長計劃】三天入門深度學習，跟著UP主一起創(chuàng)作吧～

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審核編輯：湯梓紅