 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2018年3月18日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
课程大纲 |
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- 通过学习，了解机器学习、深度学习的一般概念；了解机器学习、深度学习的历史、基本理论，典型模型，常用算法；了解机器学习及深度学习的开发流程，涉及到到的工具，平台，调试方法等，了解深度学习的基本框架结构，caffe、tensorflow，keras等。并了解一些前沿技术发展变化趋势。
课程收益：
1. 掌握深度学习运行环境搭建；
2. 掌握深度模型训练和优化流程；
3. 熟知深度学习五大模型结构；
4. 在开源平台训练进行实战体验；
5. 掌握算法移植到定制芯片的整个流程。
授课方式
讲师讲解、互动答疑、上机实践
实操部分，由教师演示，学员亲自上手操作
课程大纲：
主题
内容
第一部分
深度学习Deep Learning基础和基本思想
1、 人工智能概述、计算智能、类脑智能
2、 机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习
3、 深度学习的前生今世、发展趋势
4、 人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示
第二部分
机器学习概要介绍
1. 分类分析算法介绍
a) 贝叶斯概率
b) 决策树算法族
c) 随机森林
d) 支持向量机
2. 回归算法介绍
a) 多元线性回归
b) 逻辑回归
3. 聚类分析算法介绍
a) K-means聚类
b) 层次聚类
4． 上机实战
第三部分
深度学习介绍
1. 神经网络目的
2. 神经网络的应用场景
3. 神经网络算法介绍
a) 感知机
b) 反向传播算法
4. 深度学习算法介绍
a) 随机梯度下降算法
b) 过拟合与欠拟合
c) 卷积神经网络
d) 自动编码器
e) 稀疏编码
f) 限制波尔兹曼机
g) 循环神经网络以及LSTM
5. 应用介绍
a) 人脸识别
b) 风格转换
c) 目标检测
6. 常见模型结构介绍
a) Alexnet
b) VGG
c) Resnet
d) GoogleNet
e) SqueezeNet
f) FCN
g) 上机实战
第四部分
深度学习Deep Learning基本框架结构
1. Caffe介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
2. Tensorflow介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
3. Keras介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
4. 虚拟机安装以及使用
第五部分
用TensorFlow玩转深度学习
1. TensorFlow框架架构
2. TensorFlow Api概览
3. Tensorflow上手实操简单练习
4. 亲自动手使用TensorFlow逐行写出一个手写识别网络
第六部分
前沿技术介绍
5. 强化学习
a) 强化学习的理论知识
b) 经典模型DQN讲解
c) AlphaGo原理讲解
6. 对抗性生成网络
d) GAN的理论知识
e) GAN经典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN
f) GAN实际应用
7. 迁移学习
g) 迁移学习的理论概述
h) 迁移学习的常见方法
i) 上机实战
第七部分
算法移植介绍及讨论
1． 算法单元介绍
a) 卷积
b) Pooling
c) 激活函数
d) 数据结构
2． 移植问题讨论
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