曙海教学优势
本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质，图像深度学习课程有哪些内容？以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,图像深度学习课程有哪些内容？专家,课程可定制,热线:4008699035。
大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。
通过本次深度学习培训，学员能够理解深度学习在图像处理方面的原理，优势;掌握主流深度学习框架、环境的搭建及部署;理解如何使用CNN神经网络处理图像，包括样本的标注，选取，训练过程;理解主流语义图像处理网络的原理并学会如何改善性能指标
1.深度学习理论基础
神经网络的基本结构
神经网络基本运算单元
CNN卷积神经网络
CNN图像处理的原理
Python及常用深度学习python库
Linux深度学习环境搭建
GPU加速深度学习原理
主流深度学习框架及操作(caffe + tensorflow)
2.主流深度学习网络
MNIST卷积网络
Cifar-10卷积网络
Alexnet卷积网络
RNN及LTSM网络
基本CNN网络的训练
3.语义图像识别
语义图像识别原理
传统算法与深度算法
样本标注
样本选取的技巧
样本处理原则
4.主流语义识别网络
RCNN神经网络
Fast-RCNN神经网络
FCN全卷积网络与图像识别
训练过程与过拟合
模型与网络参数的优化
