 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(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) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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了解深度學習基本原理，基本學習器，并且可以使用tensorflow，搭建相關深度學習網絡架構，完成訓練。
適用人群
深度學習入門，機器學習入門的學生
課程簡介
本課程詳細講解深度學習的原理和利用TensorFlow進行項目實戰。課程通過Kaggle競賽平臺的Titanic問題講解TensorFlow的基本用法以及問題處理的常用技巧，講解圖像領域的卷積神經網絡CNN和多個經典的網絡架構、CNN的應用，講解自然語言處理領域的RNN、LSTM以及它們的多種變種結構，構建語言模型和對話機器人，介紹損失函數和優化算法在TensorFlow中的實現。
第1章tensorflow基本用法
1-1TensorFlow基本用法和常用技巧
第2章泰塔尼克號問題講解
2-1Titanic題目實戰
第3章卷積神經網絡講解
3-1卷積神經網絡CNN”看懂”世界
第4章實戰手寫數字圖片識別
4-1CNNs實戰手寫圖片識別
第5章循環神經網絡講解
5-1循環神經網絡RNN”能說會道”
第6章LSTM講解以及變型
6-1LSTM模型以及其他RNN變體
第7章語言模型寫詩
7-1語言模型實戰寫詩
第8章實戰對話機器人
8-1對話機器人
第9章FATSER R-CNN目標識別
9-1CNN+LSTM看圖說話
1：Over和Faster R-CNN圖像檢測算法介紹 2：遮擋目標圖像檢測方法 3：Relnspect算法實現和模塊說明 4：ReInspect算法實現數據與結論 5：圖像摘要問題 6：NIC圖像摘要生成算法
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