课程简介 本课程系统讲解基于深度学习的验证码识别技术，涵盖Python基础、PyTorch框架、CNN/RNN/LSTM、不定长验证码识别、目标检测、手势验证码等核心内容。 课程内容详情 第一部分：环境配置与Python基础（第0-22讲） 课时 课程标题 0 课程介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp4 1 PytorchGPU环境配置.mp4 2 PyCharm的安装与配置.mp4 3-22 Python基础（变量/数据类型/运算符/循环/函数/面向对象/模块）.mp4 第二部分：PyTorch基础（第23-42讲） 课时 课程标题 23-26 tensor的创建、方法、切片、GPU运算.mp4 27-28 数据加载、图像预处理.mp4 29-34 全连接层、网络模型搭建、损失函数、softmax、交叉熵.mp4 35-36 模型的训练、保存、评估.mp4 37-42 手写数字识别(FC/CNN)、卷积网络详解、nn.Conv2d、nn.LSTM.mp4 第三部分：经典网络与验证码识别（第43-62讲） 课时 课程标题 43-46 手写数字识别(LSTM)、经典神经网络、ResNet网络细节.mp4 47-53 不定长验证码识别（自定义Dataset/LSTM构建/CTCLoss详解/模型测试）.mp4 54-56 常见目标检测网络介绍、VOC数据集格式、目标检测数据集标注.mp4 57-59 滑块缺口识别、图标点击识别、文字点击识别.mp4 60-62 手势验证码数据集标注、手势验证码识别、骨架提取.mp4 第四部分：部署与服务（第63讲） 课时 课程标题 63 本地服务部署.mp4