51CTO-深度学习_Django搭建CNN网络实现图像识别是一门以使用Django框架搭建卷积神经网络（CNN）实现图像识别任务的深度学习课程。该课程由51CTO学院提供，主要面向对深度学习有一定了解的开发者和研究人员。
在课程中，学员将学习到以下几个关键内容：
1. Django框架入门：课程会先介绍Django框架的基本概念和使用方法。学员将学习如何搭建一个基本的Django项目，并了解框架的主要组件和工作原理。
2. 图像识别基础知识：课程会对图像识别任务和卷积神经网络进行介绍。学员将了解CNN的基本原理、常用的激活函数和优化算法，以及常见的图像处理技术。
3. 数据集准备和预处理：学员将学习如何准备和预处理用于训练和测试模型的图像数据集。包括数据集的收集、分割、标注和预处理等步骤。
4. CNN模型设计和训练：学员将学习如何设计和训练一个CNN模型。课程会详细介绍CNN中的卷积层、池化层和全连接层，并提供实践案例和项目练习。
5. 模型部署和应用：学员将学习如何将训练好的CNN模型部署到Django项目中，实现图像识别功能。课程将介绍如何处理用户上传的图片数据，并使用经过训练的模型进行识别。
总的来说，51CTO-深度学习_Django搭建CNN网络实现图像识别课程通过结合Django框架和卷积神经网络，帮助学员掌握在图像识别领域应用深度学习的基本技能。学员将通过课程的学习和实践，了解CNN的原理和应用，学会使用Django框架搭建完整的图像识别系统。
课程截图：
课程目录：
├──1 文本应用程序处理流程.mp4 16.65M
├──2 Web应用程序处理流程.mp4 12.51M
├──3 MVC模式.mp4 43.85M
├──4 MVT模式.mp4 12.32M
├──5 虚拟环境virtualenv的安装.mp4 15.30M
├──6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4 19.19M
├──7 Django项目的启动.mp4 28.50M
├──8 Django的工程目录.mp4 48.68M
├──9 VSCODE开发工具的配置.mp4 22.29M
├──10 Django框架的模板.mp4 31.12M
├──11 Django的第一个入门案例.mp4 17.91M
├──12 Django搭建图书管理项目.mp4 6.05M
├──13 Django图书管理的实现.mp4 35.38M
├──14 Django静态资源的配置.mp4 25.54M
├──15 Django中CSS样式的实现.mp4 11.25M
├──16 使用模板加载静态资源.mp4 78.37M
├──17 Django创建的项目整体流程.mp4 15.25M
├──18 Django创建文件上传工程.mp4 44.50M
├──19 主页面的创建.mp4 25.41M
├──20 单文件上传的实现.mp4 58.71M
├──21 异常信息的处理.mp4 14.59M
├──22 创建多文件上传页面.mp4 20.28M
├──23 多文件上传的具体实现.mp4 14.30M
├──24 多文件上传的视图控制器.mp4 17.27M
├──25 图片上传的实现（一）.mp4 26.36M
├──26 图片上传的实现（二）.mp4 12.90M
├──27 卷积神将网络的基础.mp4 45.35M
├──28 卷积神经网路的组成.mp4 36.88M
├──29 卷积神经网络的计算过程.mp4 46.71M
├──30 CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4 20.25M
├──31 CNN手写数字识别网络搭建.mp4 76.15M
├──32 CNN手写数网络结构修改的方法.mp4 20.54M
├──33 CNN实现二分类模型的训练.mp4 42.61M
├──34 CNN实现二分类模型的预测.mp4 46.62M
├──35 Django汽车分类项目的创建.mp4 20.59M
├──36 Django项目的启动 (1).mp4 28.02M
├──37 Django页面的创建和跳转.mp4 30.17M
├──38 Django部署汽车分类项目.mp4 64.96M
├──39 登录界面的添加.mp4 44.60M
├──40 AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4 28.86M