 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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1. 深度学习介绍
a) 深度学习与机器学习的区别
b) 深度学习的应用场景
c) 深度学习框架介绍
2. TensorFlow框架介绍
a) TF数据流图
b) 图与TensorBoard
c) 会话
d) 张量
e) 变量OP
f) 高级API
g) 案例：实现线性回归
3. 数据读取、神经网络
a) 文件读取流程
b) 图片数据
c) 二进制数据
d) TFRecords
e) 神经网络基础
f) 神经网络原理
g) 案例：Mnist手写数字识别
h) 线性神经网络局限性
4. 卷积神经网络
a) 卷积神经网络简介
b) 卷积神经网络原理
c) 案例：CNNMnist手写数字识别
d) 网络结构与优化
e) 实战：验证码图片识别
第3节 - 深度学习与机器学习区别
第4节 - 深度学习框架
第5节 - TensorFlow结构
第6节 - 图的介绍
第7节 - Tensorboard的介绍
第8节 - Operation的介绍
第9节 - 会话的介绍
第10节 - 张量的属性与生成
第11节 - 张量的修改与运算
第12节 - 变量的介绍
第13节 - 基础API和高级API
第14节 - 案例：自实现线性回归
第15节 - 案例代码注意点
第16节 - 增加变量显示
第17节 - 添加命名空间
第18节 - 模型保存与加载
第19节 - 命令行参数设置
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