图像深度学习课程有哪些内容？

课程介绍

 

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曙海教学优势

　 本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质，图像深度学习课程有哪些内容？以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,图像深度学习课程有哪些内容？专家,课程可定制,热线:4008699035。

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建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。

 

精品课程班级列表

• 　　课程目标：

  　　通过本次深度学习培训，学员能够理解深度学习在图像处理方面的原理，优势;掌握主流深度学习框架、环境的搭建及部署;理解如何使用CNN神经网络处理图像，包括样本的标注，选取，训练过程;理解主流语义图像处理网络的原理并学会如何改善性能指标

  　　课程大纲：

  　　1.深度学习理论基础

  　　神经网络的基本结构

  　　神经网络基本运算单元

  　　CNN卷积神经网络

  　　CNN图像处理的原理

  　　Python及常用深度学习python库

  　　Linux深度学习环境搭建

  　　GPU加速深度学习原理

  　　主流深度学习框架及操作(caffe + tensorflow)

  　　2.主流深度学习网络

  　　MNIST卷积网络

  　　Cifar-10卷积网络

  　　Alexnet卷积网络

  　　RNN及LTSM网络

  　　基本CNN网络的训练

  　　3.语义图像识别

  　　语义图像识别原理

  　　传统算法与深度算法

  　　样本标注

  　　样本选取的技巧

  　　样本处理原则

  　　4.主流语义识别网络

  　　RCNN神经网络

  　　Fast-RCNN神经网络

  　　FCN全卷积网络与图像识别

  　　训练过程与过拟合

  　　模型与网络参数的优化

  
  
  

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