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《深度学习之图像分类—理论实践篇》
对于刚接触深度学习计算机视觉的初学者来说，图像分类问题是最常见的问题，如何做好图像分类任务，关系到大家能否正确顺利地入门、如何学习接下来更加高阶的内容。图像分类课程当前包含的内容共约12个小时，PPT数量超过300页。
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《深度学习之图像分割—理论实践篇》
图像分割是在图像分类基础上更加细粒度的像素级分类问题，在视频直播，电商推荐，自动驾驶，医学图像等行业中有着广泛的应用，是深度学习计算机视觉领域中非常底层的问题，也是必须掌握的核心算法，包含的东西非常多。图像分割课程当前包含的内容共约12个小时，PPT数量超过400页。
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《深度学习之目标检测—理论实践篇》
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。目标检测课程当前包含的内容共约28个小时，PPT数量约400页。
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《深度学习之图像生成GAN—理论实践篇》
GAN的研究和应用在这几年发展可以说是非常迅猛，已经被用于各个研究方向，其应用涉及图像与视频生成，数据仿真与增强，各种各样的图像风格化任务，人脸与人体图像编辑，图像质量提升。其中GAN最早期也是最经典的任务，就是高质量图像生成，当前已经可以生成1024分辨率以上的高清逼真图像。图像生成GAN课程当前包含的内容共约6个小时，PPT数量约200页。

文章插图
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《深度学习之图像翻译GAN—理论实践篇》
随着生成对抗网络技术的成熟，我们可以将其用于各类图像翻译任务，常见的包括黑白图像上色，线稿上色，风格迁移，人脸风格化等任务。图像翻译GAN课程当前包含的内容共约7个小时，PPT数量约150页。
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《深度学习之图像增强GAN—理论实践篇》
随着GAN相关技术的发展逐渐成熟，它在图像质量提升等底层任务中得到了广泛的应用，极大地促进了图像降噪、图像色调映射、图像去模糊、图像超分辨、图像修复等领域的算法进步。图像增强GAN课程当前包含的内容共约8个小时，PPT数量约200页。
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《深度学习之视频分类—理论实践篇》
随着图像识别相关领域的研究与应用逐渐成熟，当下视频分析相关的研究和应用所占比例越来越大，其技术也更加复杂。视频分类和行为识别在视频监控与检索、网络直播、推荐系统等行业中有着广泛的应用，是深度学习在视频分析领域中最底层的问题之一，非常值得关注和学习。视频分类课程当前包含的内容共约8个小时，PPT数量约200页。