python深度学习图像入门

去黑盒化、重底层逻辑、强工程实战的 计算机视觉与深度学习核心教程。课程摒弃了单纯调用高级 API 的“快餐式”教学，转而深入 计算图（Computational Graph） 的本质，从 算子（OP） 的序列化与组合出发，手把手带你从零构建 分类、回归、目标检测 及 多任务学习 四大核心框架。通过 ResNet-50 等经典模型的拆解演示，课程系统讲解了从 数据集制作、迭代器设计、损失函数推导 到 模型训练闭环 的全流程。无论你是希望深入理解深度学习框架底层原理的开发者，还是想要掌握从 0 到 1 搭建定制化 AI 模型的算法工程师，本课程都将为你打下坚实的理论与实践基础。

课程目录：
1.1计算机视觉简要知识.mp4
2.1模型承担角色.mp4
2.3op序列化.mp4
2.4构建模型需要用到的op.mp4
2.8ResNet-50模型演示.mp4
3.10模型训练框架讲解.mp4
3.1分类任务框架理解.mp4
3.2基于分类任务框架强调的几点内容.mp4
3.4数据集制作.mp4
3.7数据迭代器介绍.mp4
4.1回归任务的framework.mp4
4.2数据集的探究.mp4
4.4数据迭代器.mp4
4.5损失函数.mp4
4.6模型训练.mp4
5.1数据集简介.mp4
5.2检测任务.mp4
5.3模型创建.mp4
5.4数据集创作.mp4
5.5数据迭代器.mp4
5.6损失函数.mp4
5.7模型训练.mp4
5.8模型前向推断.mp4
6.1多任务模型组建.mp4

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