Django+CNN图像识别实战项目课

 1. 为什么选择这个深度学习实战课程 
Django框架与CNN神经网络的结合是当前AI应用开发的热门方向。本课程通过36节实操视频，完整呈现从Web开发基础到深度学习模型部署的全链路过程。不同于理论讲解，课程以图书管理系统、汽车分类识别等真实项目案例为载体，让学习者获得可直接复用的开发经验。 

 2. 课程核心内容解析 
课程采用渐进式教学设计，先夯实Django开发基础，再深入CNN模型训练： 

- Web开发基础：MVC/MVT模式解析、虚拟环境配置、静态资源管理 

- Django实战：文件上传系统开发、图书管理系统构建 

- CNN核心算法：卷积计算原理、手写数字识别模型训练 

- 项目整合：汽车分类系统的模型训练与Django部署 

 3. 特色项目实战模块 
课程包含多个企业级项目源码： 

1. 多文件上传系统开发（20-24节） 

2. CNN手写数字识别（30-34节） 

3. 汽车分类识别系统（35-40节） 

每个项目都提供可运行的完整代码，特别适合需要毕业设计或求职作品集的学习者。 

 4. 适合哪些人群学习 
- 具备Python基础想转型AI开发的程序员 

- 需要完成计算机视觉课程设计的高校学生 

- 希望掌握模型部署能力的深度学习工程师 

- 对Web+AI交叉领域感兴趣的技术爱好者 

 5. 课程带来的核心价值 
通过本课程，您将获得： 

- 全栈开发能力：从前端页面到后端模型的完整开发经验 

- 工业级解决方案：学习如何处理图片上传、模型预测等实际问题 

- 可复用代码框架：提供的Django+CNN整合方案可直接用于其他项目 

- 面试加分项目：汽车分类系统等案例符合企业技术需求 

本课程将Django的Web开发优势与CNN的图像处理能力完美结合，通过手把手项目教学帮助学习者快速掌握AI应用落地的关键技术。提供的AlextNet、ResNet等模型实战案例，都是当前企业开发中的主流技术方案。

资源目录列表：

├─【-34899】深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别-带源码课件
│  ├─1文本应用程序处理流程.mp4
│  ├─10Django框架的模板.mp4
│  ├─11Django的第一个入门案例.mp4
│  ├─12Django搭建图书管理项目.mp4
│  ├─13Django图书管理的实现.mp4
│  ├─14Django静态资源的配置.mp4
│  ├─15Django中CSS样式的实现.mp4
│  ├─16使用模板加载静态资源.mp4
│  ├─17Django创建的项目整体流程.mp4
│  ├─18Django创建文件上传工程.mp4
│  ├─19主页面的创建.mp4
│  ├─2Web应用程序处理流程.mp4
│  ├─20单文件上传的实现.mp4
│  ├─21异常信息的处理.mp4
│  ├─22创建多文件上传页面.mp4
│  ├─23多文件上传的具体实现.mp4
│  ├─24多文件上传的视图控制器.mp4
│  ├─25图片上传的实现（一）.mp4
│  ├─26图片上传的实现（二）.mp4
│  ├─27卷积神将网络的基础.mp4
│  ├─28卷积神经网路的组成.mp4
│  ├─29卷积神经网络的计算过程.mp4
│  ├─3MVC模式.mp4
│  ├─30CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4
│  ├─31CNN手写数字识别网络搭建.mp4
│  ├─32CNN手写数网络结构修改的方法.mp4
│  ├─33CNN实现二分类模型的训练.mp4
│  ├─34CNN实现二分类模型的预测.mp4
│  ├─35Django汽车分类项目的创建.mp4
│  ├─36Django项目的启动.mp4
│  ├─37Django页面的创建和跳转.mp4
│  ├─38Django部署汽车分类项目.mp4
│  ├─39登录界面的添加.mp4
│  ├─4MVT模式.mp4
│  ├─40AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4
│  ├─5虚拟环境virtualenv的安装.mp4
│  ├─6虚拟环境virtualenv的激活.mp4
│  ├─7Django项目的启动.mp4
│  ├─8Django的工程目录.mp4
│  ├─9VSCODE开发工具的配置.mp4
│  ├─资料.rar