曙海教學優勢
該課程面向企事業項目實際需要,教學以實用為導向，秉承21年積累的教學品質，AI人工智能編程培訓中心以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經驗。上門/線上/線下皆可,小班面授,互動直播任選.專注技術培訓,匠心服務,實戰教學。上門/線上/線下皆可,AI人工智能編程培訓中心專家,課程可定制,熱線:4008699035。
大批企業和曙海
建立了良好的合作關系,合作企業30萬+。我們課程培養了十幾萬受歡迎的工程師。曙海的課程在業內有著響亮的知名度，同心致遠，博大精深。
AI人工智能編程技術培訓
課程目標：
1:通過深度學習原理與TensorFlow實踐的學習，學生可以獲得有關學 術界和工業界的深度學習核心知識·包括神經網絡、深度學習，深度學習框架 TensorFlow,Python 編程基礎、TensorFlow編程基礎、TensorFlow 模型、TensorFlow 編程實踐TensorFlowLite和TensorFlow應用案例代碼分析等相關知識與技能·為以后開發深度學習應用程序打下必要的基礎·
2:通過本課程的學習，學生應獲得如下能力:獲取深度學習進一步知 識的能力;TensorFlow編程能力;使用TensorFlow開發深度學習系統的能力;較 強的自主學習能力·提高學生學習深度學習和TensorFlow編程技術的積極性和 學習興趣;主動探索和獨立思考的能力·
課程內容：
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深度學習緒論和機 器學習概論 |
教學重點：機器學習方法和數據預處理方法 教學目的：了解深度學習的發展歷程和 TensorFlow的應用現狀掌握機器學習相關 的數學基礎知識、相關的機器學習理論和機器學習方法以及數據的預處理方法 |
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神經網絡和深度學 |
教學重點：多層感知機反向傳播算法、激活函數損失函數和過擬合、卷積、池化、長短時記憶網絡門控循環單元網絡 教學目的：了解神經網絡基礎知識、理解神經網絡 模型掌握多層感知機神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、深度置信網絡·了解深度學習開源 開發框架· |
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Python編程基礎 |
教學重點：Python編程基礎和Python標準庫Python機器學習庫· 教學目的：理解和掌握Python交裝、Jupyter notebook編程器使用、Python編程基礎、Python標準庫以及Python機器學習庫 |
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Tensorflow 編程 模型以及實踐 |
教學重點：TensorFlow的統程基礎·tf，nn，tf.layers ,tf,Estimator ,tf,KerasTensorboard，MNIST手寫數字識別 教學目的： 1.掌握TensorFlow環境安裝、TensorFlow的系統架構及源碼結構、TensorFlow的高層封裝 2.掌握TensorFlow模型構建、TensorFlow模型訓練、Tensorborad 調式與評估、estimator以及TensorFlow模型載入、保存以及調用分析MNIST手寫數字識別、Fashion MNIST和TensorflowRNN簡筆畫識別示例代碼 |
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Tensorflow Lite和 |
教學重點：TensorFlow lite 的移動端安卓 開發的卷積網絡手寫數字識別示例。 教學目的：了解和掌握TensorFlowLite 和 |
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