 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
|
每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【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) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區(qū)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(xù)班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
★實驗設備請點擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(lián)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(yè)機會。 |
課程大綱 |
| |
01 感受卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的強大
02 卷積層詳解
03 卷積計算流程1
04 卷積核參數(shù)分析
05 卷積參數(shù)共享原則
06 池化層（Pooling）原理
07 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播原理1
08 實現(xiàn)卷積層的前向傳播與反向傳播
09 實現(xiàn)Pooling層的前向傳播與反向傳播
10 經(jīng)典卷及網(wǎng)絡架構實例
11 RNN網(wǎng)絡結構
12RNN網(wǎng)絡細節(jié)
12 python實現(xiàn)RNN算法
13 LSTM網(wǎng)絡結構簡介
14 分類與回歸（Location）任務應用詳解
15 物體檢測實例
16 如何巧妙設計網(wǎng)絡結構
17 訓練技巧之數(shù)據(jù)增強
18 訓練技巧之Transfer Learning
19 深度學習框架Caffe簡介
20 深度學習框架Caffe訓練過程
21 深度學習框架Caffe接口使用實例
|
首頁 課程表 在線聊 報名 講師 品牌 QQ聊 活動 就業(yè)