 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 |
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 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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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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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 |
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