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Python深度學習課程培訓

 
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      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
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上部份地點:【上?!客瑵髮W(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
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
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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?!詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 

1. 深度學習介紹
a) 深度學習與機器學習的區別
b) 深度學習的應用場景
c) 深度學習框架介紹
2. TensorFlow框架介紹
a) TF數據流圖
b) 圖與TensorBoard
c) 會話
d) 張量
e) 變量OP
f) 高級API
g) 案例:實現線性回歸
3. 數據讀取、神經網絡
a) 文件讀取流程
b) 圖片數據
c) 二進制數據
d) TFRecords
e) 神經網絡基礎
f) 神經網絡原理
g) 案例:Mnist手寫數字識別
h) 線性神經網絡局限性
4. 卷積神經網絡
a) 卷積神經網絡簡介
b) 卷積神經網絡原理
c) 案例:CNNMnist手寫數字識別
d) 網絡結構與優化
e) 實戰:驗證碼圖片識別
第3節 - 深度學習與機器學習區別
第4節 - 深度學習框架
第5節 - TensorFlow結構
第6節 - 圖的介紹
第7節 - Tensorboard的介紹
第8節 - Operation的介紹
第9節 - 會話的介紹
第10節 - 張量的屬性與生成
第11節 - 張量的修改與運算
第12節 - 變量的介紹
第13節 - 基礎API和高級API
第14節 - 案例:自實現線性回歸
第15節 - 案例代碼注意點
第16節 - 增加變量顯示
第17節 - 添加命名空間
第18節 - 模型保存與加載
第19節 - 命令行參數設置

 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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