 班級人數--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 增加互動環節，
保障培訓效果，堅持小班授課，每個班級的人數限3到5人，超過限定人數,安排到下一期進行學習。 |
| 授課地點及時間 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續班/晚班/周末班）：2020年3月16日 |
| 課時 |
◆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆若學員成績達到合格及以上水平，將獲得免費推薦工作的機會
★查看實驗設備詳情，請點擊此處★ |
| 質量以及保障 |
☆
1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續消化；
☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升您的職業資質。 |
☆課程大綱☆ |
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- Deep Learning vs Machine Learning vs Other Methods
When Deep Learning is suitable
Limits of Deep Learning
Comparing accuracy and cost of different methods
Methods Overview
Nets and Layers
Forward / Backward: the essential computations of layered compositional models.
Loss: the task to be learned is defined by the loss.
Solver: the solver coordinates model optimization.
Layer Catalogue: the layer is the fundamental unit of modeling and computation
Convolution?
Methods and models
Backprop, modular models
Logsum module
RBF Net
MAP/MLE loss
Parameter Space Transforms
Convolutional Module
Gradient-Based Learning
Energy for inference,
Objective for learning
PCA; NLL:
Latent Variable Models
Probabilistic LVM
Loss Function
Detection with Fast R-CNN
Sequences with LSTMs and Vision + Language with LRCN
Pixelwise prediction with FCNs
Framework design and future
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