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         堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
     上課時間和地點
  上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2025年7月14日..用心服務..........--即將開課--......................
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     質量保障
 

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

 
課程大綱
   
 



一、深度學習概論?
深度學習典型應用和技術趨勢
深度學習發展歷史和職位要求
深度學習和機器學習的不同


二、Caffe安裝配置:?
caffe安裝簡介
虛擬機安裝Linux
caffe安裝視頻1
caffe安裝視頻2


三、神經網絡中的操作:?
卷積層
池化層
ReLU層
全連接和softmaxloss


四、前向反向傳播和圖像分類問題:?
前向傳播
反向傳播和公式推導
隨機梯度下降
圖像分類算法演示
圖像分類訓練過程
網絡結構與損失函數關系,深度學習與機器學習關系,特征可視化
Caffe代碼解讀
Caffe工程結構,設計思想分析
Caffe前后向傳播的實現
Caffe代碼整體分析


五、目標檢測:?
經典方法RCNN,FastRCNN
經典方法FasterRCNN,YOLO
經典方法SSD
IOU,mAP的概念
目標檢測方法總結


六、語義分割:?
全卷積網絡FCN
反卷積操作 Deconvolution
降采樣比例和感受野
膨脹卷積
條件隨機場CRF
經典方法SegNet和ENet分析


七、神經網絡訓練技巧和網絡設計技巧:?
預訓練,權值共享,多任務
端到端,多層特征融合,感受野,初始化
經典網絡結構LeNet,AlexNet
經典網絡結構VGG,GoogLeNet
經典網絡結構ResNet
論文閱讀和選擇的方法


八、網絡壓縮和實際系統應用:?
網絡壓縮:如何去掉部分權重
網絡壓縮:MobileNet和ShuffleNet?
網絡壓縮:減少小數位精度
機器人無人車系統簡介


九、強化學習:?
Q學習和Deep Q Learning
AlphaGO簡介

 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
? ? ? ? ? ? ? ? Threading Architecture
? ? ? ? ? ? ? ? Work Managers
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? ? ? ? ? ? ? ? Deployment Problems
??????? Troubleshooting JDBC
? ? ? ? ? ? ? ? Data Source Management
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