深度学习实践：基于Caffe的解析,机工华章,Caffe是当前深度学习主流开源框架之一,Caffe框架以“层”为单位对深度神经网络的结构进行了高度的抽象，框架设计显著优化了执行效率，并且在高效实现的基础上不失灵活性，在结构、性能和代码质量上都是一款十分出色的开源框架。 本课程是由深度学习图像算法工程师，结合自己多年学习深度学习技术的切身体验，以一个工程师的视角，从实际应用为出发点，以代码实践为主，理论为辅进行讲解，帮助学员轻松掌握、使用并修改caffe框架的代码。 课程是在windows环境进行教学，使用visual studio 2015和python3.7的eric6工具进行相关代码调试，大大降低了深度学习环境入门的门槛。 薛云峰，深度学习图像算法工程师，曾在中科院计算所、百度担任工程师，目前主要从事图像相关算法在产品落地中的工程架构以及算法优化工作。机械工业出版社《深度学习实践：基于caffe的解析》的作者。 课程注重实践，有cifar10的实践操作，caffe的网络结构及可视化，caffe代码导读、训练过程及调试，获取参数的内容和权重，多任务数据输入构建等，并有人脸识别和语义分割专题，帮助学员快速掌握caffe实践应用的各种技术。 本课程共十二章，2019年7月底前全部上线。 适用人群：深度学习的爱好者和研究者， 具备相关的数学和编程基础， 有学习掌握caffe在工程实践中的应用技能的需求。