| Python+AI -黑马- 人脸识别Python人工智能 
 ├──1-1 深度学习基础 |   ├──1.深度学习介绍
 
 |   ├──2.神经网络基础
 
 |   ├──3.浅层神经网络
 
 |   └──4.深层神经网络
 
 ├──1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
 
 |   ├──1.项目架构
 
 |   ├──10.TFServing客户端
 
 |   ├──11.服务器部署
 
 |   ├──2.数据接口实现
 
 |   ├──3.模型接口实现
 
 |   ├──4.预处理接口实现
 
 |   ├──5.训练过程实现
 
 |   ├──6.测试过程实现
 
 |   ├──7.模型部署介绍
 
 |   ├──8.导出模型
 
 |   └──9.打开模型服务
 
 ├──1-2 深度学习优化进阶
 
 |   ├──1.多分类
 
 |   ├──2.梯度下降算法优化
 
 |   ├──3.深度学习正则化
 
 |   └──4.神经网络调参与BN
 
 ├──1-3 卷积神经网络
 
 |   ├──1.卷积网络原理
 
 |   ├──2.经典分类结构
 
 |   └──3.CNN实战
 
 ├──1-4 循环神经网络
 
 |   ├──1.循环神经网络
 
 |   ├──2.词嵌入
 
 |   └──3.seq2seq与Attention机制
 
 ├──1-5 高级主题
 
 |   ├──1.生产对抗网络
 
 |   ├──2.自动编码器
 
 |   └──3.CapsuleNet
 
 ├──1-6 百度人脸识别
 
 |   ├──1.平台介绍
 
 |   ├──2.图像技术之人脸识别
 
 |   ├──3.图像技术之图像识别
 
 |   ├──4.图像技术之文字识别
 
 |   ├──5.语音技术
 
 |   ├──6.自然语言处理
 
 |   └──7.人脸识别打卡案例
 
 ├──1-7 自然语言处理
 
 |   ├──1.自然语言处理基础概念
 
 |   ├──2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
 
 |   ├──3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
 
 |   ├──4.自然语言处理核心部分
 
 |   └──5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
 
 ├──1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
 
 |   ├──1.目标检测概述
 
 |   ├──2.RCNN原理
 
 |   ├──3.SPPNet原理
 
 |   ├──4.FastRCNN原理
 
 |   ├──5.FasterRCNN原理
 
 |   ├──6.YOLO原理
 
 |   └──7.SSD原理
 
 └──1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
 
 |   ├──1.数据集标记
 
 |   ├──2.数据集格式转换
 
 |   └──3.TFRecords读取
 
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