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深度学习框架课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【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) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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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。

课程大纲
 

第1章课程介绍
1-1本课程介绍
第2章神经网络理论
2-1神经元、多层感知器和人工智能
2-2理论分析:梯度下降算法
2-3理论分析:反向传播算法
第3章用Python探索多层感知器
3-1思路分析:如何利用Python实现多层感知器?
3-2Anaconda环境搭建、数据准备
3-3代码实践:MLP的前向传播
3-4代码实践:MLP的反向传播
3-5代码实践:梯度检验
3-6代码实践:探索各种激活函数
3-7代码实践:探索各种权重初始化
3-8代码实践:探索各种优化算法
3-9理论分析:BatchNormalization
3-10代码实践:BatchNormalization
第4章CNN理论
4-1理论分析:CNN的前向传播
4-2理论分析:CNN的反向传播
第5章亲自动手写一个深度学习框架
5-1深度学习框架Caffe基础入门
5-2思路分析:如何设计自己的框架?
5-3环境准备:Json、Armadillo、protobuf
5-4代码实践:利用json定义网络结构
5-5代码实践:设计内部数据结构——Blob
5-6代码实践:加载Mnist数据集到Blob
5-7代码实践:逐层构造数据Blob和梯度Blob
5-8代码实践:逐层初始化(上)
5-9代码实践:逐层初始化(下)
5-10代码实践:将Blob切割为mini-batch
5-11代码实践:卷积层的前向传播
5-12代码实践:激活层、池化层的前向传播
5-13代码实践:全连接层、损失层的前向传播
5-14代码实践:损失层、全连接层的反向传播
5-15代码实践:池化层、激活层的反向传播
5-16代码实践:卷积层的反向传播
5-17代码实践:模型参数优化和评估
5-18添砖加瓦:实现模型微调功能(fine-tune)
5-19添砖加瓦:实现SVM损失层
5-20添砖加瓦:实现更多的优化器
5-21添砖加瓦:实现对L2正则化的支持
5-22添砖加瓦:实现Dropout层
5-23添砖加瓦:实现BN层和Scale层
5-24添砖加瓦:实现通用的图片数据接口

 
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