【项目实战课】基于Pytorch的InceptionNet花卉图像分类实战
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的InceptionNet花卉图像分类实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。本次主题InceptionNet是一个非常经典的模型系列，它包含Inception V1，Inception V2，Inception V3，Inception V4共...
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的InceptionNet花卉图像分类实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次主题
InceptionNet是一个非常经典的模型系列，它包含Inception V1，Inception V2，Inception V3，Inception V4共4个版本，囊括了早期深度学习模型的经典设计思想。
本次我们带领大家从零开始搭建InceptionNet各个版本的模型，手把手教学，代码讲解非常详细，本次课程定价为49元，经过剪辑后的总时长约为220分钟，各部分课程内容与时长如下：
|
部分 |
内容 |
时长(分钟) |
|
No.1 |
项目介绍 |
4 |
|
No.1 |
模型搭建（InceptionV1） |
40 |
|
No.2 |
模型搭建（InceptionV2和V3） |
41 |
|
No.3 |
模型搭建（InceptionV4） |
98 |
|
No.4 |
模型训练 |
21 |
|
No.5 |
模型测试 |
12 |
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：介绍项目背景，数据集，本部分内容约4分钟，可以免费收听。
第2部分：基于Pytorch从零搭建InceptionV1 ，InceptionV2，InceptionV3，InceptionV4系列模型，其中第1节可以免费收听。
第3部分：模型训练，介绍模型训练的完整步骤，对训练结果进行可视化记录。
第4部分：模型测试，对单张图片进行推理。
本次课程讲师为鲁健恒，大学老师，有三AI线上与线下课程讲师，《深度学习之模型设计》系列课程主讲人，SCI期刊IEEE ACCESS审稿人。专注于计算机视觉与人工智能领域，近期围绕人工智能领域，拥有4个发明专利授权，2个实用新型专利授权，以及1个软件著作权。
如何订阅
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课程详情如下：
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讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
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