深度学习：面向开发者的卷积神经网络

本课程将专注于卷积神经网络架构来教授您深度学习。它的结构是为了帮助您从基础概念开始真正学习深度学习，直到学习高级概念。我们将开始学习深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）底层的基本原理，然后使用 PyTorch 学习高级深度学习架构。

在我们的学习过程中，我们还将进行涉及深度学习和计算机视觉的一些关键概念的项目探索，例如：什么是图像；什么是卷积运算；如何实现一个基础神经网络；反向传播是如何工作的；如何使用迁移学习等等。

所有示例均使用 Python 和 Jupyter notebook 编写，并附有大量注释来帮助您了解实施过程。即使您不太了解 Python，您也可以了解代码并从示例中学习。

本项目的深度部分需要 GPU，但不用担心，因为您只需单击一下即可在 Google Colab 上运行那些示例，无需设置，而且它是免费的！您只需要拥有一个 Google 帐户即可。 

如果您学习本课程直到结束，您将获得深刻的见解，并且您会充满力量，可以利用深度学习领域的最新创新成果，以改善您项目的体验。