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曙海教育集團
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Deep Learning for Vision with Caffe培訓

 
   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
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) 【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 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
   實驗設備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

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   質量保障

        1、培訓過程中,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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

Installation

Docker
Ubuntu
RHEL / CentOS / Fedora installation
Windows
Caffe Overview

Nets, Layers, and Blobs: the anatomy of a Caffe model.
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 – Caffe’s catalogue includes layers for state-of-the-art models.
Interfaces: command line, Python, and MATLAB Caffe.
Data: how to caffeinate data for model input.
Caffeinated Convolution: how Caffe computes convolutions.
New models and new code

Detection with Fast R-CNN
Sequences with LSTMs and Vision + Language with LRCN
Pixelwise prediction with FCNs
Framework design and future
Examples:

MNIST

 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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