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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
   
 
圖像深度學習課程

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課程目標:
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通過該課程的學習,學員能夠理解深度學習在圖像處理方面的原理,優勢;掌握主流深度學習框架、環境的搭建及部署;理解如何使用CNN神經網絡處理圖像,包括樣本的標注,選取,訓練過程;理解主流語義圖像處理網絡的原理并學會如何改善性能指標
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課程大綱:
主題
內容
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深度學習理論基礎
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神經網絡的基本結構
神經網絡基本運算單元
CNN卷積神經網絡
CNN圖像處理的原理
Python及常用深度學習python庫
Linux深度學習環境搭建
GPU加速深度學習原理
主流深度學習框架及操作(caffe + tensorflow)
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主流深度學習網絡
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MNIST卷積網絡
Cifar-10卷積網絡
Alexnet卷積網絡
RNN及LTSM網絡
基本CNN網絡的訓練
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語義圖像識別
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語義圖像識別原理
傳統算法與深度算法
樣本標注
樣本選取的技巧
樣本處理原則
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主流語義識別網絡
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RCNN神經網絡
Fast-RCNN神經網絡
FCN全卷積網絡與圖像識別
訓練過程與過擬合
模型與網絡參數的優化
 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
? ? ? ? ? ? ? ? Threading Architecture
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? ? ? ? ? ? ? ? Deadlocks
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??????? Troubleshooting JDBC
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