课程培训
清华大学工程物理系深度学习培训,机器学习培训
深度学习原理与应用 课程目标: 结合具体例子讲解深度学习的原理和案例,讲解CNN与LSTM等相关技术,讲解深度学习在图像处理和自然语言处理方面的典型应用,分析深度学习相对于传统的机器学习存在的优势,分析深度学习自身的缺陷和不足,引导学员设计深度学习模型,掌握深度学习网络设计的方法和评价准则。 课程大纲: 时间 主题 内容 第一天 上午 深度学习算法与应用 1、CNN原理与图像识别案例 2、LSTM原理与自然语言处理案例 3、深度学习与传统算法比较与分析 下午 深度学习设计与评价 1、深度学习中的参数分析 2、深度学习的设计和评价准则 3、深度学习模型的改进与优化



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培训特点:
针对实际需求,顾问式咨询,互动式授课,案例教学,小班授课,实际项目演示
培训讲师:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
IBM,oracle,微软,vmware等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享。
针对客户实际需求,案例教学,互动式沟通,学有所获
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