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       1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

• 階段1 圖像預(yù)處理
  第一部份：OpenCV 及圖像處理基礎(chǔ)
  知識(shí)點(diǎn)：圖像處理，灰度值提取，Histogram提取
  第二部份：OpenCV進(jìn)階：圖像濾波，特征提取及匹配
  知識(shí)點(diǎn)：Sift，視覺和圖像變換, 邊緣檢測(cè)算法等
  第三部份：實(shí)踐：利用KNN算法和OpenCV進(jìn)行手寫字符識(shí)別

  階段2: 創(chuàng)建自己的圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  第四部份：深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳遞和反向傳播及其物理意義
  知識(shí)點(diǎn)：Loss function，交叉熵代價(jià)函數(shù)，梯度下降法求導(dǎo)
  第五部份：訓(xùn)練你自己的網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)為調(diào)參和工作中用到的一些技巧
  知識(shí)點(diǎn)：Loss function，交叉熵代價(jià)函數(shù)，梯度下降法
  第六部份：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在圖像分類識(shí)別中的應(yīng)用（附python編程和算法解析）
  知識(shí)點(diǎn)：數(shù)據(jù)輸入層，卷積計(jì)算層，激勵(lì)層（Sigmoid，Tanh，ReLu，ELU），池化層，全聯(lián)接層，Batch Normalization, 學(xué)習(xí)率
  第七部份：實(shí)踐，不使用任何工具包，訓(xùn)練一個(gè)屬于你自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫字符識(shí)別

  系列3. 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階
  第八部份：不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類別和應(yīng)用
  知識(shí)點(diǎn)：調(diào)參基本技巧，向量點(diǎn)積
  第九部份：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)踐
  知識(shí)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)技巧
  第十部份：搭建圖片搜索系統(tǒng)，深入理解Triplet Loss 及其訓(xùn)練技巧
  第十一部份：實(shí)踐：使用Tensorflow/Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行圖像分類

  階段4: 目標(biāo)檢測(cè)和LSTM標(biāo)注法
  第十二部份： 目標(biāo)檢測(cè)算法
  知識(shí)點(diǎn)：Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD
  第十三部份：LSTM 標(biāo)注學(xué)習(xí)
  第十四部份：實(shí)踐：使用Tensorflow/Keras在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)