模块5：深度学习应用与实战#

本模块深入神经网络原理，掌握TensorFlow和PyTorch框架，具备深度学习项目开发能力。

课程内容#

课程21：神经网络基础与TensorFlow实战#

• 神经网络核心原理（激活函数、损失函数、反向传播）
• 优化方法（SGD、Adam）详解
• numpy手工实现神经网络
• TensorFlow计算图、分布式训练、模型部署
• 实战项目：Keras构建神经网络、二手车价格预测

课程22：PyTorch与视觉检测#

• PyTorch张量计算与自动求导机制
• 深度学习模型构建与调参技巧
• 多GPU分布式训练与PyTorch Lightning
• YOLO算法演进（v1到v12）
• 工业项目：钢铁表面缺陷检测系统

学习目标#

通过本模块学习，您将：

• 深入理解神经网络的数学原理和实现细节
• 熟练使用TensorFlow和PyTorch进行模型开发
• 掌握工业级深度学习项目的完整开发流程
• 具备计算机视觉项目的实战能力