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     班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
         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):2020年3月16日
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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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    課程背景基于人工智能與深度學習領域,使用python作為課程的實戰語言,隨著大數據與人工智能領域日益火爆,深度學習已經成為當下最熱門的領域,課程旨在幫助同學們快速掌握深度學習必備原理并使用深度學習框架Tensorflow與Caffe進行項目實戰,從零開始完成多個經典深度學習項目。

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    1.課程研發環境
    課程基于windows環境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環境,推薦根據課時(使用Anaconda?3?搭建python3.5環境)來進行python和其依賴庫的安裝。對于后續的框架學習需要同學安裝深度學習經典框架Caffe與Tensorflow。


    2.內容簡介
    課程風格通俗易懂,必備原理,形象解讀,項目實戰缺一不可!主體課程分成四個大模塊(1)神經網絡必備基礎知識點,(2)深度學習模型,(3)深度學習框架Caffe與Tensorflow,(4)深度學習項目實戰。
    課程首先概述講解深度學習應用與挑戰,由計算機視覺中圖像分類任務開始講解深度學習的常規套路。對于復雜的神經網絡,將其展開成多個小模塊進行逐一攻破,再挑戰整體神經網絡架構。對于深度學習模型形象解讀卷積神經網絡原理,詳解其中涉及的每一個參數,對卷積網絡架構展開分析與評估,對于現階段火爆的對抗生成網絡以及強化學習給出形象解讀,并配合項目實戰實際演示效果。
    基于框架實戰,選擇兩款深度學習最火框架,Caffe與Tensorflow,首先講解其基本使用方法,并結合案例演示如何應用框架構造神經網絡模型并完成案例任務。
    選擇經典深度學習項目實戰,使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測,驗證碼識別,人臉關鍵點定位,垃圾郵件分類,圖像風格轉換,AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰,從數據預處理開始一步步構建網絡模型并展開分析與評估。
    課程提供所涉及的所有數據,代碼以及PPT,方便大家快速動手進行項目實踐!

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    【決勝AI】深度學習實戰課程:?

    第1講-深度學習概述與挑戰
    第2講-圖像分類基本原理
    第3講-深度學習必備基礎知識點
    第4講-神經網絡反向傳播原理
    第5講-神經網絡整體架構
    第6講-神經網絡案例實戰圖像分類任務
    第7講-卷積神經網絡基本原理
    第8講-卷積參數詳解
    第9講-卷積神經網絡案例實戰
    第10講-經典網絡架構分析
    第11講- 分類與回歸任務
    第12講- 三代物體檢測算法分析
    第13講-數據增強策略
    第14講-TransferLearning
    第15講-網絡架構設計
    第16講- 深度學習框架Caffe網絡結構配置
    第17講-Caffe制作數據源
    第18講- Caffe框架使用技巧
    第19講-Caffe框架常用工具
    第20講-深度學習項目實戰人臉檢測
    第21講-人臉正負樣本數據源制作
    第22講-人臉檢測網絡架構配置
    第23講-人臉檢測代碼實戰
    第24講-人臉檢測項目總結與改進分析
    第25講-人臉關鍵點定位項目實戰
    第26講-人臉關鍵點定位網絡模型
    第27講- 人臉關鍵點定位構建級聯網絡
    第28講-人臉關鍵點定位測試效果與分析
    第29講-Tensorflow框架實戰
    第30講-Tensorflow構建回歸模型
    第31講-Tensorflow構建神經網絡模型
    第32講- Tensorflow深度學習模型
    第33講-Tensorflow加載模型
    第34講-Tensorflow打造RNN網絡模型
    第35講-Tensorflow項目實戰驗證識別
    第36講- Tensorflow項目實戰-垃圾郵件分類
    第37講-Tensorflow配置識別網絡模型
    第38講- Tensorflow實現訓練模塊
    第39講-項目實戰圖像風格轉換
    第40講-特征提取網絡定義
    第41講-生成網絡結構定義
    第42講-實現風格轉換訓練模塊
    第43講-強化學習基礎
    第44講-值迭代求解
    第45講-QLearning算法原理
    第46講-DQN網絡架構
    第47講-項目實戰DQN網絡讓AI自己玩游戲
    第48講-實現DQN強化學習
    第49講-項目實戰對抗生成網絡
    第50講-GAN網絡實例
    第51講-基于卷積神經網絡的GAN
    第52講-DCGAN網絡實戰

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    目標一. 掌握深度學習必備基礎知識點


    目標二. 深度學習模型


    目標三. 深度學習框架Caffe與Tensorflow


    目標四. 經典深度學習項目實戰流程


    目標五. 模型調參技巧


    目標六. 計算機視覺任務挑戰

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??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
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