 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【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
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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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?！詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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第一部份【1】
1、OpenCV使用
1.安裝opencv 2.圖像處理基礎 3.圖像運算和轉換 4.圖像平滑處理 5.圖像梯度 6.圖像邊緣檢測 7.圖像金字塔 8.人臉檢測和識別
第一部份【2】
1、卷積神經網絡介紹
1.感受野，權值共享 2.卷積計算 3.卷積的步長 4.池化 5.Padding 6.MNIST網絡結構介紹
第二部份【1】
1、Tensorflow使用
1.深度學習框架介紹 2.Tensorflow安裝 3.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed 4.Tensorflow線性回歸 5.Tensorflow非線性回歸 6.Mnist數據集合Softmax講解 7.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別 8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用 9.過擬合,正則化,Dropout 10.各種優化器Optimizer 11.改進手寫數字識別網絡 12.卷積神經網絡CNN的介紹 13.使用CNN解決手寫數字識別
第二部份【2】
1、keras使用
1.實現線性回歸 2.實現非線性回歸 3.MNIST數據集以及Softmax介紹 4.MNIST分類程序 5.交叉熵的應用 6.Dropout應用 7.正則化應用 8.優化器介紹及應用 9.CNN應用于手寫數字識別 10.cifar-10圖片分類 11.模型的保存和載入 12.繪制網絡結構
第三部份【1】
1、圖像識別項目 貓狗分類項目
1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做圖像識別 1.圖像數據預處理 2.貓狗分類-簡單CNN 3.貓狗分類-VGG16-bottleneck 4.貓狗分類-VGG16-Finetune
第三部份【2】
1、驗證碼識別項目 目標檢測項目
1.多任務學習介紹 2.驗證碼識別項目 1.目標檢測任務介紹 2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹 3.YOLO算法介紹 4.SSD算法介紹 5.目標檢測項目實戰
第四部份【1】
1、目標分割項目
1.目標分割任務介紹 2.全卷積網絡 3.雙線性上采樣 4.特征金字塔 5.Mask RCNN算法介紹 6.目標分割項目實戰
第四部份【2】
1、圖像風格遷移項目 GAN項目
1.圖像風格遷移介紹 2.圖像風格遷移項目實戰 1.生成式對抗網絡GAN介紹 2.生成式對抗網絡GAN項目實戰
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