曙海教學優勢
本課程，秉承二十一年積累的教學品質，以項目實現為導向,面向企事業項目實際需要,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
曙海培訓的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。大批企業和曙海
建立了良好的合作關系,合作企業30萬+。曙海培訓的課程在業內有著響亮的知名度。
?本課程全面介紹了實用 MATLAB?深度學習。學員將了解如何創建、訓練和評估不同深度神經網絡。本培訓由教師引導，并使用 NVIDIA GPU 加速網絡訓練。內容包括：
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使用遷移學習進行圖像分類 |
目標：課程概述，使用預訓練網絡執行圖像分類，使用遷移學習訓練自定義分類網絡。 ·?預訓練網絡 ·?圖像數據存儲 ·?遷移學習 ·?網絡評估 |
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解釋網絡行為 |
目標：可視化通過網絡的圖像數據了解網絡如何運算，將該技術應用于不同種類的圖像。 ·?激活 ·?特征提取用于機器學習 |
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創建網絡 |
目標：從頭開始建立卷積網絡，理解網絡層次之間如何傳遞信息，以及不同層級如何工作。 ·?從頭開始訓練 ·?神經網絡 ·?卷積層和過濾器 |
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訓練網絡 |
目標：理解訓練算法如何工作，設置訓練選項來檢測和控制訓練。 ·?訓練網絡 ·?訓練過程繪圖 ·?確認 |
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改善網絡性能? |
目標：選擇和修改訓練算法選項，網絡結構，或者訓練數據來改善網絡效率。 ·?訓練選項 ·?有向無環圖 ·?增加數據存儲 |
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執行圖像回歸 |
目標：創建卷積網絡來預測連續數據響應。 ·?回歸網絡遷移學習 ·?回歸網絡評估矩陣 |
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圖像檢測目標?? |
目標：訓練網絡定位和標明圖像中具體對象。 ·?目標檢測 |
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序列數據分類? |
目標：建立和訓練網絡進行有序序列數據分類，例如時間序列和傳感器數據。 ·?長短期記憶網絡 ·?序列分類 ·?序列預處理 ·?類別序列 |
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生成輸出序列? |
目標：使用遞歸網絡創建預測序列。 ·?序列分類 ·?序列預測 |
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