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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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| 实验设备 |
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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 |
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了解深度学习基本原理，基本学习器，并且可以使用tensorflow，搭建相关深度学习网络架构，完成训练。
适用人群
深度学习入门，机器学习入门的学生
课程简介
本课程详细讲解深度学习的原理和利用TensorFlow进行项目实战。课程通过Kaggle竞赛平台的Titanic问题讲解TensorFlow的基本用法以及问题处理的常用技巧，讲解图像领域的卷积神经网络CNN和多个经典的网络架构、CNN的应用，讲解自然语言处理领域的RNN、LSTM以及它们的多种变种结构，构建语言模型和对话机器人，介绍损失函数和优化算法在TensorFlow中的实现。
第1章tensorflow基本用法
1-1TensorFlow基本用法和常用技巧
第2章泰塔尼克号问题讲解
2-1Titanic题目实战
第3章卷积神经网络讲解
3-1卷积神经网络CNN”看懂”世界
第4章实战手写数字图片识别
4-1CNNs实战手写图片识别
第5章循环神经网络讲解
5-1循环神经网络RNN”能说会道”
第6章LSTM讲解以及变型
6-1LSTM模型以及其他RNN变体
第7章语言模型写诗
7-1语言模型实战写诗
第8章实战对话机器人
8-1对话机器人
第9章FATSER R-CNN目标识别
9-1CNN+LSTM看图说话
1：Over和Faster R-CNN图像检测算法介绍 2：遮挡目标图像检测方法 3：Relnspect算法实现和模块说明 4：ReInspect算法实现数据与结论 5：图像摘要问题 6：NIC图像摘要生成算法
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