 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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1. 機器學習基礎
1).數學基礎知識介紹
2).機器學習的基本概念
3).機器學習的主要方向
2. 深度學習
1).神經網絡的歷史進程
a) 發展歷史
b) 主要應用
2).數學基礎知識介紹
3).深度學習簡介
a) 感知器
b) 人工神經網絡
c) 前饋神經網絡
4).從神經網絡到深度學習
3. 卷積神經網絡(CNN)
1).卷積神經網絡進階
2).用TensorFlow實現卷積神經網絡
3).實例講解：基于CNN的手寫識別
4. 循環神經網絡(RNN)
1).遞歸神經網絡進階
2).LSTM進階
3).用TensorFlow實現遞歸神經網絡
4).實例講解：基于RNN的銷量預測
5). 實例講解：LSTM在中文分詞上的應用
5.深度學習前沿探索
1).最新進展介紹
2).前沿探討
6. tensorflow
1).深度學習框架概述
2). Hello TensorFlow
3).TensorFlow框架架構
4).TensorFlow Api概覽
5).TensorBoard介紹
6).實例: 用TensorFlow實現多層感知機
7).實例: 用TensorFlow實現WordVec
7. 計算機視覺CV
1) 圖像分類
a) 圖像分類實踐簡介
b) 實驗環境設置
c) 編程實踐
2) 物體檢測
3) 物體跟蹤
8.自然語言處理NLP
1)語言模型
2)機器翻譯
3)文本分類
a)文本情感分類實踐簡介
b)實驗環境設置
c)編程實踐
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