曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，AI人工智能編程培訓(xùn)中心以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗(yàn)。上門/線上/線下皆可,AI人工智能編程培訓(xùn)中心專家,課程可定制,熱線:4008699035。
大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。我們的課程培養(yǎng)了大批受歡迎的工程師。
AI人工智能編程技術(shù)培訓(xùn)
課程目標(biāo)：
1:通過深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以獲得有關(guān)學(xué) 術(shù)界和工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)·包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow,Python 編程基礎(chǔ)、TensorFlow編程基礎(chǔ)、TensorFlow 模型、TensorFlow 編程實(shí)踐TensorFlowLite和TensorFlow應(yīng)用案例代碼分析等相關(guān)知識(shí)與技能·為以后開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序打下必要的基礎(chǔ)·
2:通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)獲得如下能力:獲取深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步知 識(shí)的能力;TensorFlow編程能力;使用TensorFlow開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的能力;較 強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力·提高學(xué)生學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)和TensorFlow編程技術(shù)的積極性和 學(xué)習(xí)興趣;主動(dòng)探索和獨(dú)立思考的能力·
課程內(nèi)容：
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深度學(xué)習(xí)緒論和機(jī) 器學(xué)習(xí)概論 |
教學(xué)重點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)方法和數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 教學(xué)目的：了解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程和 TensorFlow的應(yīng)用現(xiàn)狀掌握機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān) 的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法 |
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué) |
教學(xué)重點(diǎn)：多層感知機(jī)反向傳播算法、激活函數(shù)損失函數(shù)和過擬合、卷積、池化、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò) 教學(xué)目的：了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)、理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型掌握多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)·了解深度學(xué)習(xí)開源 開發(fā)框架· |
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Python編程基礎(chǔ) |
教學(xué)重點(diǎn)：Python編程基礎(chǔ)和Python標(biāo)準(zhǔn)庫Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫· 教學(xué)目的：理解和掌握Python交裝、Jupyter notebook編程器使用、Python編程基礎(chǔ)、Python標(biāo)準(zhǔn)庫以及Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫 |
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Tensorflow 編程 模型以及實(shí)踐 |
教學(xué)重點(diǎn)：TensorFlow的統(tǒng)程基礎(chǔ)·tf，nn，tf.layers ,tf,Estimator ,tf,KerasTensorboard，MNIST手寫數(shù)字識(shí)別 教學(xué)目的： 1.掌握TensorFlow環(huán)境安裝、TensorFlow的系統(tǒng)架構(gòu)及源碼結(jié)構(gòu)、TensorFlow的高層封裝 2.掌握TensorFlow模型構(gòu)建、TensorFlow模型訓(xùn)練、Tensorborad 調(diào)式與評(píng)估、estimator以及TensorFlow模型載入、保存以及調(diào)用分析MNIST手寫數(shù)字識(shí)別、Fashion MNIST和TensorflowRNN簡筆畫識(shí)別示例代碼 |
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Tensorflow Lite和 |
教學(xué)重點(diǎn)：TensorFlow lite 的移動(dòng)端安卓 開發(fā)的卷積網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別示例。 教學(xué)目的：了解和掌握TensorFlowLite 和 |
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