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北京中科信軟深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程,深度學(xué)習(xí)咨詢 

概述:培訓(xùn)目標(biāo)     * 了解商業(yè)智能的作用     * 理解商業(yè)智能項目的建設(shè)過程     * 掌握商業(yè)智能解決方案中各工具發(fā)揮的作用     * 學(xué)會SSIS、SSAS、SSRS的具
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默認(rèn)4分 我要打分
培訓(xùn)大綱:

一.深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想
1.人工智能概述、計算智能、類腦智能
3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)
4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢
5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示
二.深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)
1. Caffe
2. Tensorflow
3. 3.Torch
4. MXNe
三.深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積層(一維卷積、二維卷積)、池化層(均值池化、最大池化)
全連接層激活函數(shù)層Softmax層
2.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)
3.深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧
4.梯度下降的優(yōu)化方法詳解
四.深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1. RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度計算BPTT
2.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)


等....課程

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時間靈活 地點(diǎn)靈活(北上廣深、成都、武漢都有上課點(diǎn)),人數(shù)靈活,師資豐富、可按您的需求給您定制課程,匹配教師。

小班授課,公開課,上門內(nèi)訓(xùn)
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