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深度学习框架Caffe学习与应用培训课程

深度学习框架Caffe学习与应用培训课程

课程内容:
一.Caffe源码学习与介绍
      1 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
     2 深入Caffe源码,Caffe目录结构,数据结构,Caffe模型(Blob,Layer,Net) 
      3 Caffe的I/O模块,Caffe前/后向传播计算,优化求解过程,Layer的四种类型
二. Caffe使用与添加自定义Layer
      4 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集,编写Caffe实用工具
      5 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(一)
      6使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(二)
      7 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己动手写CNN框架
      8 编写属于自己的CNN框架(初级)
      9 编写属于自己的CNN框架(进阶)
     10 自己的CNN框架Caffe做对比,优化策略
四. 案例应用
     11 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
      12 利用Caffe训练代码实现R-CNN
     13 简介Caffe基于GPU的应用 



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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
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