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每期人數(shù)限3到5人。

上課時間和地點

上課地點：【上?！浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務(wù)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(lǐng)館區(qū)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(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日

實驗設(shè)備

　    ☆資深工程師授課

        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練
        ☆合格學員免費推薦工作
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質(zhì)量保障

        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱

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課程目標：
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結(jié)合具體例子講解深度學習的原理和案例，講解CNN與LSTM等相關(guān)技術(shù)，講解深度學習在圖像處理和自然語言處理方面的典型應(yīng)用，分析深度學習相對于傳統(tǒng)的機器學習存在的優(yōu)勢，分析深度學習自身的缺陷和不足，引導(dǎo)學員設(shè)計深度學習模型，掌握深度學習網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的方法和評價準則。
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課程大綱：
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主題
內(nèi)容
深度學習算法與應(yīng)用
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1、CNN原理與圖像識別案例
2、LSTM原理與自然語言處理案例
3、深度學習與傳統(tǒng)算法比較與分析
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深度學習設(shè)計與評價
1、深度學習中的參數(shù)分析
2、深度學習的設(shè)計和評價準則
3、深度學習模型的改進與優(yōu)化
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以上課程可以根據(jù)客戶實際情況進行靈活調(diào)整。
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