深度学习是以神经网络和大数据为基础的机器学习应用科学，在图像处理，语音识别，自然语言处理领域被广泛使用，本课程以计算机视觉为背景，系统性讲述深度学习理论和知识。

这是从项目调研开始到项目最终上线，完整的复现了一个基于深度学习的实战项目的流程，适合想快速入门的新手。

这是一门图像处理算法和摄影基础的交叉课程，为上篇(基础篇)，主要面向对这个交叉领域感兴趣的同学，作为一门基础课，主要是让大家知道当前的现状，对基本技术有个概念，为高阶教程铺垫基础。 内容涉及图像处理技术在摄影各方面的应用现状，如图像增强、构图、滤镜类。介绍摄影基础知识以及辅助提高摄影技术的一些工具。浅析摄影后期各项应用背后的图像原理，如美白滤镜、抠图、前背景融合的图像技术原理。

带领大家了解下GAN的基本原理，对GAN的发展过程中的几个经典GAN进行解读，对GAN的可以落地的方向进行详细的阐述，最后，对GAN的优化目标的发展和训练技巧做一些简单总结。

以深度学习为依托的图像处理技术，在考勤支付，视频监控，美颜直播，自动驾驶等应用中取得了广泛的商业应用，本Chat将对图像处理10大经典任务以及背后的核心技术做一个通用的介绍，以方便相关从业者和兴趣爱好者进行学习。

人脸相关的图像应用中，分类模型被用于人脸识别，表情识别等，回归模型被用于颜值，年龄，估计。图像分割与滤波技术被用于图像美颜，风格化。三维重建技术被用于关键点检测，三维模型重建。跟踪技术会用于关键点检测，人脸表情驱动。这个课程几乎涉及了所有主流的图像算法与人脸图像的应用。

基于caffe这个深度学习开源框架，完整地讲述一个图像分割项目中，数据的准备，caffe的环境配置，caffe的源码分析与修改，分割网络的设计，模型的训练和测试的全流程。