|
课程培训
|
Python深度学习实战培训课程
Python深度学习实战培训课程 一、培训目标 1. 掌握深度学习核心概念与主流架构，理解神经网络工作原理，贴合企业深度学习实战场景； 2. 熟练运用Python主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），完成模型搭建、训练、评估与优化； 3. 结合主流业务场景（图像识别、文本分类等），完成深度学习项目实战，具备独立处理常规深度学习任务的能力； 4. 适配深度学习工程师、AI算法工程师（入门）、数据智能相关岗位需求，建立深度学习实战思维。 二、培训内容 专题1：深度学习基础认知与环境搭建 • 核心内容：深度学习定义、核心价值及与机器学习的区别；市场主流技术栈（TensorFlow 2.x、PyTorch、NumPy、Pandas）；深度学习主流应用场景（图像识别、文本处理、回归预测）；开发环境搭建（Anaconda、框架安装、GPU配置入门）。 • 案例说明：搭建完整深度学习实战环境，运行简单神经网络Demo，直观呈现深度学习入门流程与框架基础用法。 专题2：深度学习前置基础（神经网络核心） • 核心内容：神经网络基础（感知机、全连接网络）；激活函数（ReLU、Sigmoid、Softmax）原理与选型；损失函数与优化器（SGD、Adam）核心逻辑；深度学习数据预处理（图像归一化、文本编码、数据增强）。 • 案例说明：手动搭建简单全连接神经网络，实现简单数值预测，理解神经网络前向传播、反向传播核心逻辑。 专题3：主流深度学习框架实战（TensorFlow+PyTorch） • 核心内容：TensorFlow 2.x核心用法（Keras API、模型搭建、训练与评估）；PyTorch核心用法（张量操作、模型定义、优化器配置）；两大框架对比与场景选型；模型保存与加载技巧。 • 案例说明：用TensorFlow/PyTorch分别搭建全连接神经网络，完成简单分类任务，掌握两大框架实战基础。 专题4：深度学习主流模型实战（图像方向） • 核心内容：CNN（卷积神经网络）原理、核心结构（卷积层、池化层、全连接层）；主流CNN模型（LeNet、ResNet入门）；图像识别、图像分类核心流程；数据增强实战技巧。 • 案例说明：基于CNN模型实现手写数字识别（MNIST数据集）、简单图像分类，落地图像方向深度学习实战。 专题5：深度学习主流模型实战（文本方向） • 核心内容：文本预处理（分词、编码、词嵌入Word2Vec）；RNN、LSTM核心原理与适用场景；文本分类、情感分析核心流程；Transformer入门认知。 • 案例说明：基于LSTM/Transformer入门模型实现文本情感分析（电影评论、商品评价），落地文本方向实战。 专题6：模型优化与实战进阶 • 核心内容：深度学习模型常见问题（过拟合、欠拟合）解决方案（正则化、Dropout、批量归一化）；模型参数调优（学习率、批次大小）；迁移学习核心思想与实战；模型量化入门（适配部署需求）。 • 案例说明：优化之前训练的CNN/LSTM模型，通过迁移学习提升模型性能，解决过拟合问题，掌握优化技巧。 专题7：综合实战与部署入门 • 核心内容：深度学习综合实战（完整项目流程：需求分析-数据预处理-模型搭建-训练优化-部署入门）；主流业务场景适配；模型部署入门（TensorRT入门、Flask部署简单模型）。 • 案例说明：2个典型实战案例（图像分类项目、文本情感分析项目），复盘深度学习实战全流程与部署思路。 专题8：培训总结与进阶指引 • 核心内容：回顾各专题核心要点，梳理深度学习实战知识体系；解答实战疑问，明确主流模型应用场景；指引进阶方向（大模型微调、复杂场景实战）。
如果您想学习本课程，请预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请订制培训 除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916 技术服务需求表点击在线申请 服务特点： 海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，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，快捷高效，省时省力省钱。 专家力量： 中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员 oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索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，资深专家或讲师 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 |
|
