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            曙海教育集團
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            深度學習的計算機視覺: 原理與實踐課程培訓

             
               班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                   每期人數限3到5人。
               上課時間和地點
            開課地址:【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) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
            最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
               實驗設備
                 ☆資深工程師授課
                    
                    ☆注重質量 ☆邊講邊練

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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。

            課程大綱
             

            第1章課程介紹
            1-1課程內容及特色
            第2章深度學習基礎
            2-1深度學習發展簡史
            2-2神經網絡基本知識
            2-3神經網絡訓練:反向傳播算法、計算圖
            2-4神經網絡訓練:訓練流程、損失函數、優化目標、梯度下降
            2-5神經網絡訓練:梯度下降訓練策略
            2-6梯度下降各種優化算法
            2-7卷積神經網絡:網絡架構
            2-8卷積神經網絡:卷積運算
            2-9卷積神經網絡:非線性激活
            2-10卷積神經網絡:池化、歸一化、全連接層
            2-11LeNet-5
            2-12卷積神經網絡實踐技巧:數據增強、數據預處理、批次歸一化
            2-13卷積神經網絡實踐技巧:參數初始化、超參數設定、過擬合與避免
            2-14卷積神經網絡實踐技巧:網絡正則化方法
            2-15實踐篇:開發環境搭建
            2-16實踐篇:Keras與Tensorflow框架介紹
            2-17實踐篇:項目案例-MNIST手寫數字識別
            第3章圖像分類
            3-1任務、數據集、網絡模型演進
            3-2AlexNet
            3-3VGGNet
            3-4NiN(Network in Network)
            3-5GoogLeNet
            3-6BN_Inception
            3-7InceptionV2, InceptionV3
            3-8InceptionV4,Inception-ResNet
            3-9ResNet
            3-10ResNeXt
            3-11DenseNet
            3-12SqueezeNet
            3-13Xception
            3-14MobileNet1
            3-15MobileNetV2
            3-16ShuffleNet1
            3-17ShuffleNetV2
            3-18實踐篇:基于VGGNet的遷移學習實現餐具數據集上的圖像分類
            第4章目標檢測
            4-1任務、數據集
            4-2性能指標
            4-3網絡模型演進
            4-4R-CNN
            4-5SPP-net
            4-6Fast R-CNN
            4-7Faster R-CNN
            4-8R-FCN
            4-9YOLOv1
            4-10YOLOv2
            4-11YOLOv3
            4-12SSD
            4-13DSSD
            4-14RetinaNet
            4-15實踐篇:項目案例-使用RetinaNet進行目標檢測
            4-16實踐篇:項目案例-使用YOLOv3進行目標檢測
            第5章圖像分割
            5-1語義分割-任務、數據集、網絡模型演進
            5-2語義分割-上采樣方法:去池化、反卷積
            5-3語義分割-上采樣方法:膨脹卷積
            5-4語義分割-FCN
            5-5語義分割-DeconvNet
            5-6語義分割-SegNet
            5-7語義分割-U-Net
            5-8語義分割-DeepLabV1
            5-9語義分割-DeepLabV2
            5-10語義分割-DeepLabV3_V3plus
            5-11語義分割 - RefineNet
            5-12語義分割 - PSPNet
            5-13語義分割 - GCN
            5-14實例分割-Mask R-CNN
            5-15全景分割-任務、數據集、評價指標
            5-16全景分割-Panoptic FPN
            5-17實踐篇:項目案例-使用Mask R-CNN進行實例分割

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