课程：深度学习建模实战

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深度学习建模实战

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刘老师
超过18年软件研发经验，深度学习与大模型技术专家。

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：4500元/人

报公开课		要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：

在线考试

能力分析，给出学习建议

合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

本课程讲解基于TensorFlow的深度学习框架，并采用TF完成了人脸识别案例，通过CNN卷积神经网络调优人脸识别率。课程还讲解如何通过Keras对神经网络进行建模操作，通过学习Keras可以快速完成神经网络构建与测试。最后讲解YOLO计算机视觉框架，学会使用YOLO完成对物体的识别与检测。学习完此课程完全可以胜任机器学习工作岗位也为后续构建自己的神经网络模型打下坚实基础

培训目标：

TensorFlow模型常见语法
能够从零开始构建自己神经网络
使用CNN构建深度神经网络实现人脸识别
掌握个种算法的优劣评价标准与调优策略
学会使用YOLO完成物体检测

培训对象：Python中级程序员、数据分析人员、想了解机器学习人员

学员基础：已掌握Numpy、Pandas科学库

授课方式： 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练

培训内容：3天

机器学习介绍与TensorFlow2.3快速入门	机器学习分类与应用场景介绍机器学习、深度学习的区别环境搭建、运行第一个案例张量、变量、常见操作 TensorFlow流程图与可视化实现
TF2.3 实现MNIST图像识别	感知器与神经网络介绍 MNIST数据集加载与数据预处理 Softmax与构建简单神经网络采用Numpy实现梯度下降算法 GradientTape 优化神经网络构建支持正确率神经网络
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采用CNN卷积实现人脸识别	数据加载与预处理项目实战之模型的构建与训练人脸识别系统原理详解面部编码讲解与定位面部特征反卷积与上采样原理实践模型的保存与训练结果可视化展示