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端海教育集團(tuán)
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       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)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(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)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(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2025年7月14日..用心服務(wù)..........--即將開課--......................
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱
 

培訓(xùn)目標(biāo):

  1、本次深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)采用深入淺出的方法,結(jié)合實(shí)例,重點(diǎn)講解Deep Learning框架模型、科學(xué)算法、訓(xùn)練過程技巧,使學(xué)員更有效的掌握Deep Learning核心技術(shù)及動(dòng)手能力;

  2、通過本次課程的學(xué)習(xí),能夠把握深度學(xué)習(xí)的技術(shù)發(fā)展趨勢,可以熟練掌握深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)、主要模型、實(shí)踐技巧、并配以大量代碼練習(xí),同時(shí)針對工作中存在的疑難問題進(jìn)行分析講解和專題討論,有效的提升學(xué)員解決復(fù)雜問題的能力;

  培訓(xùn)課程:

  一、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想

  1,人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能

  3,機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

  4,深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢

  5,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示

  二、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)

  1,Caffe 2,Tensorflow

  3,Torch 4,MXNet

  三,深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  1,CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  卷積層(一維卷積、二維卷積)、池化層(均值池化、最大池化)

  全連接層 激活函數(shù)層 Softmax層

  2,CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

  R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)

  3,深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧

  4,梯度下降的優(yōu)化方法詳解

  四,深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  1, RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  梯度計(jì)算 BPTT

  2,RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

  LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN

  3,RNN實(shí)際應(yīng)用 Seq2Seq的原理與實(shí)現(xiàn)

  五、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

  1,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí)

  2,經(jīng)典模型DQN講解

  2, AlphaGo原理講解

  3, RL實(shí)際應(yīng)用;實(shí)現(xiàn)一個(gè)AlphaGo

  六,對抗性生成網(wǎng)絡(luò)

  1, GAN的理論知識(shí)

  2, GAN經(jīng)典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN

  3,GAN經(jīng)典模型 INFOGAN,WGAN,S2-GAN

  4,GAN實(shí)際應(yīng)用 DCGAN提高模糊圖片分辨率

  5,GAN實(shí)際應(yīng)用 InfoGAN做特定的樣本生成

  七、遷移學(xué)習(xí)

  1,遷移學(xué)習(xí)的理論概述

  2,遷移學(xué)習(xí)的常見方法

  特征、實(shí)例、數(shù)據(jù)、深度遷移、強(qiáng)化遷移、研究案例

  八、CNN應(yīng)用案例

  1,CNN與手寫數(shù)字集分類

  2,YOLO實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測

  3,PixelNet原理與實(shí)現(xiàn)

  4,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合

  九、深度學(xué)習(xí)Deep Learning的常用模型或者方法

  1,AutoEncoder自動(dòng)編碼器

  2,Sparse Coding稀疏編碼

  3,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī)

  4,Deep BeliefNetworks深信度網(wǎng)絡(luò)

  5,Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  十、輔助課程

  (1)疑難解答、分組討論;

  (2)關(guān)鍵問題解析;



端海教育實(shí)驗(yàn)設(shè)備


android開發(fā)板
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端海培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)設(shè)備
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本課程部分實(shí)驗(yàn)室實(shí)景
端海實(shí)驗(yàn)室
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