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【人工智能】深度学习DeepLearning核心技术 一、主讲内容: 课程一：机器学习和深度学习基础 1、概念、基本技术方法 2、大规模深度学习基本框架 3、Python开发过程以及实践 课程二： Tensorflow入门到熟练： 1、Tensorflow的基本设计思路，相关专业名词和操作 2、深度学习开源框架及环境平台搭建 3、动手设计可以训练的CNN，根据初始化参数可以运算得出中间结果 4、加速数据读取，训练数据逻辑，模型参数及正则化 课程三：深度学习DeepLearning的理论 1、基本模型设计、训练方法和应用问题决 2、基本的卷积网络、循环网络开发 3、解决复杂结构的表示学习 课程四：深度学习DeepLearning模式和基本技术及案例实践： 1、弱导师学习 2、强化学习 3、无导师学习 4、迁移学习 5、对抗神经网络实现 6、DeepLearning大数据处理技术 课程五：深度学习DeepLearning应用场景实现及案例 1、图像分类：卷积神经网络在大规模图像识别中的使用 2、物体检测：Taster R-cnn、基于coco的训练、数据集 3、人脸识别：Tensorflow的检测算法及加速、特征提取及关键点检测 联系人: 程老师 手机：18532356297（同微信） QQ：3188966895
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