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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。

上間和地點

上部份地點：【上海】同濟大學(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

實驗設備

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       ☆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。☆合格學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

備案號：備案號:滬ICP備08026168號-1

.(2024年07月24日)...............