隨着大數據時代，人工智能時代的到來，深度學習的應用越來越廣，場景識別、目標檢測、人臉識別、圖像識別等等廣泛應用。在人工智能方面。深度學習框架主要運用於python，c++等資源。而易語言使用深度學習框架的資料，源碼缺十分稀少。於是我決定給大家錄制一套易語言深度學習的教程。
本套教程基於我自己開發的CC框架，下面這些圖片案例，就是深度學習做的效果，非常棒：
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人臉識別、場景分割、驗證碼識別等
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目標檢測和分割
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人臉檢測
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目標檢測
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姿態評估
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通用OCR
課程安排如下：
第一課：CC框架簡介
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第二課：相關基本概念
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第三課：訓練驗證碼識別
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第四課：圖像識別、分類、人臉識別
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第五課：CNN+LSTM少樣本高精度驗證碼識別 點我跳轉
第六課：總結和展望 點我跳轉
- CC框架的簡介
- CC框架，是一個由Caffe包裝的一個深度學習應用框架。一個簡單易用的DLL接口庫，一套訓練的解決方案和部署的解決方案，也是一個完全開源免費的公開項目。
- 於2016年12月10日創立，現如今已經已經是3.0版。
CC的特性有：
支持最新的人臉識別訓練，Center Loss
支持目標檢測訓練，SSD
支持CPU、GPU、Win32、x64
支持快速深度學習項目部署，只有極少的依賴項
支持GPU高性能服務，也支持易語言實現GPU高性能服務
支持模型壓縮功能
支持LSTM+CTC、多標簽，便於OCR、驗證碼識別
有C++、C#、易語言調用案例
非常容易使用而且穩定
相關地址：
CC項目：https://github.com/dlunion/CCDL
CC發布版本：http://www.zifuture.com/fs/9.release/CC3.0-alpha.4.integrate.rar
關於Caffe：
Caffe：http://caffe.berkeleyvision.org/
CaffeGithub：https://github.com/BVLC/caffe
CC框架開發的目的和初衷：
深度學習是個很有用的技術，相對沒有圖像處理經驗、甚至沒有學歷經驗的人，因其操作復雜，理論復雜，應用也麻煩，而成為學習深度學習技術的一個主要障礙和門檻。CC框架的提出主要願景是能讓深度學習更加容易的應用部署起來，提升深度學習項目開發效率，降低學習難度和門檻，讓更多的人更加容易的學習深度學習這門技術。為此樓主也是費盡心思的啦~，而這個教程，則是為了帶大家學會如何使用CC提供的功能進行訓練和使用，入門深度學習領域。深度學習有很多細分領域，都非常非常熱門有用。我們教程先從驗證碼入手一步一步來使用和理解他。
感興趣的童鞋可以進群交流
深度學習交流群：560950706
之前我已經錄制了基於：cc框架2.2版本是視頻，想一睹為快的同學可以先下載觀看。
https://pan.baidu.com/s/1qY53pQc
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