这门人工智能进阶课程聚焦神经网络与深度学习的核心原理，特别针对计算机视觉领域展开系统教学。学员将系统掌握传统神经网络的核心算法，深入理解卷积神经网络的工作机制，最终实现图像识别系统的完整开发流程。
| 项目类型 | 技术要点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 表情识别系统 | 卷积核参数优化 | 情感计算 |
| 物体检测平台 | YOLO算法实现 | 智能安防 |
| 文字识别引擎 | OCR技术融合 | 文档数字化 |
阶段性能力认证：
完成课程后可独立搭建图像分类系统，准确率可达行业基准水平。掌握模型调优技巧，能够根据具体场景调整网络结构，解决过拟合等常见问题。
项目答辩环节设置真实业务场景，学员需在规定时间内完成从数据预处理到模型部署的全流程操作，培养工程化实施能力。
深度可分离卷积原理
特征金字塔网络构建
LSTM时间序列处理
注意力机制实现
