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****-深度学习-Pytorch项目实战－垃圾分类-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：443分钟
学习计划：8天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：沈福利
开发组长/高级工程师/技术专家
讲师介绍：JAVA企业级应用讲师、大数据实时处理技术领域工程师。从事多年JAVAEE、大数据处理方向的研发，设计和管理工作，擅长分布式开发和实时计算。对Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术框架有一定的实践经验。
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「你将学到什么？」
【课程介绍】
Pytorch项目实战 垃圾分类 课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，结合当下最新话题－垃圾分类问题为实际业务出发点，介绍最前沿的深度学习解决方案。
从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理，模型训练与调优，最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。
课程结合当下深度学习热门领域，尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构，对网络架构进行调整，以计算机视觉为核心讲解各大网络的应用于实战方法，适合快速入门与进阶提升。
【课程要求】
（1）开发环境：python版本：Python3.7+； torch 版本：1.2.0+； torchvision版本：0.4.0+
（2）开发工具：Pycharm；
（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；
（4）学员收货：掌握最新科技图像分类关键技术；
（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；
（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码
【课程特色】
阵容强大
讲师一直从事与一线项目开发，高级算法专家，一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。
仅跟前沿
基于当前热门讨论话题：垃圾分类，课程采用学术届和工业届最新前沿技术知识要点。
实战为先
根据实际深度学习工业场景－垃圾分类，从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部署。精心设计工业实战项目
保障效果
项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点
项目包装简历优化
课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中
【课程思维导图】
【课程实战案例】
「课程学习目录」
| 1.垃圾分类 整体内容介绍 |
| 2.数据分析二级分类 整体数据探测1 |
| 3.数据分析二级分类 不同类别分布 |
| 4.数据分析二级分类 宽高比例分布 |
| 5.数据分析二级分类 训练集和验证集数据生成 |
| 6.数据分析二级分类 训练集和验证集数据分布可视化 |
| 7.数据分析一级分类 数据处理 |
| 8.数据预处理 transforms 介绍和应用 |
| 9.数据预处理 数据整体探测 |
| 10.数据预处理 原始数据可视化 |
| 11.数据预处理 方法定义和数据加载 |
| 12.数据预处理 批量数据可视化 |
| 13.技术方案 技术路线选型 |
| 14.技术方案 深度学习框架工具选择 |
| 15.技术方案 网络架构讲解 |
| 16.技术实现 模型本地化加载 |
| 17.技术实现 网络架构论文和代码讲解 |
| 18.技术实现 模型图片预测 |
| 19.技术实现 模型softmax 预测结果 |
| 20.技术实现 图片分类预测框架搭建 |
| 21.技术实现 Web服务搭建 |
| 22.技术实现 图片分类API接口完成 |
| 23.技术实现 图片分类API接口功能优化 |
| 24.项目实战：垃圾分类 模型选择 |
| 25.项目实战：代码框架搭建1 |
| 26.项目实战：代码架构搭建2 |
| 27.项目实战：整体数据探测 |
| 28.项目实战：数据ImageFolder 格式转化 |
| 29.项目实战： 数据Dataloader批量加载和数据结构讲解 |
| 30.项目实战：模型参数功能定义 |
| 31.项目实战：基于迁移学习模型初始化 |
| 32.项目实战： 基于pre-trained 的model 调整类别个数 |
| 33.项目实战： 模型训练和验证框架搭建 |
| 34.项目实战： CrossEntropyLoss和optimizer 定义 |
| 35.项目实战：训练方法定义1 |
| 36.项目实战：训练方法定义2 |
| 37.项目实战：模型评估方法定义 |
| 38.项目实战：训练方法定义3-进度条设置 |
| 39.项目实战：模型训练和验证主程序完成 |
| 40.项目实战：模型训练代码调试 |
| 41.项目实战：模型参数参数&运行模式设置&日志设置 |
| 42.项目实战：模型混淆矩阵方法定义 |
| 43.项目实战：模型checkpoint处模型训练方法定义 |
| 44.项目实战：CPU环境下模型训练和评估过程 |
| 45.项目实战：GPU环境下模型训练和在线预测服务 |
| 46.项目实战：在线服务代码讲解和postman方式在线预测 |
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