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                广州Python工程师培训费用

                来源:中华网考试编辑:李振发布时间:2020-01-14
                导语概要

                Python培训课程导读当下AI人工智能等新技术处在时代风口,而Python作为一门非常适合人工智能开发的语言,成为众多AI从业者的首选语言!随着AI进入落地应用的大爆发时期,企业用人需求也将全面爆发

                Python培训培训咨询

                Python培训课程导读

                当下AI人工智能等新技术处在时代风口,而Python作为一门非常适合人工智能开发的语言,成为众多AI从业者的首选语言!随着AI进入落地应用的大爆发时期,企业用人需求也将全面爆发,此类的技术人才,一将难求。想要抢占未来,立于不败之地,必学Python。

                Python培训课程目标

                课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

                1.回归算法理论与实战;

                2.决策树算法理论与实战;

                3.集成学习算法理论与实战;

                4.KNN算法和决策树算法理论与实战;

                5.聚类算法理论与实战;

                6.神经网络算法;

                7.Tensorflow;

                8.生成式对抗网络GANs。

                Python培训课程介绍

                课程时间

                课程采用小班制公开课模式,全国滚动开班,具体时间可点击下方咨询。

                咨询了解

                课程对象

                大数据、人工智能研发技术人员、研发项目管理人员等IT项发类人才。

                咨询了解

                课程特色

                精品小班制,课程实用、精华、有效、专业、专攻,马上学完马上用!

                咨询了解

                培训方式

                讲解演绎、案例解析、分组讨论,头脑风暴与体验式教学相结合培训。

                咨询了解

                合作流程

                Cooperation process
                Cooperation process
                • · 前期课程咨询
                • · 填写报名表
                • · 发送邀请函
                • · 确认时间地点
                • · 支付课程费用
                • · 现场参加课程

                Python培训课程大纲

                模块一:OpenCV使用

                1.安装opencv

                2.图像处理基础

                3.图像运算和转换

                4.图像平滑处理

                5.图像梯度

                6.图像边缘检测

                7.图像金字塔

                8.人脸检测和识别


                模块二:卷积神经网络介绍

                1.感受野,权值共享

                2.卷积计算

                3.卷积的步长

                4.池化

                5.Padding

                6.MNIST网络结构介绍


                模块三:Tensorflow使用

                1.深度学习框架介绍

                2.Tensorflow安装

                3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed

                4.Tensorflow线性回归

                5.Tensorflow非线性回归

                6.Mnist数据集合Softmax讲解

                7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

                8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

                9.过拟合,正则化,Dropout

                10.各种优化器Optimizer

                11.改进手写数字识别网络

                12.卷积神经网络的介绍


                模块四:keras使用

                1.实现线性回归

                2.实现非线性回归

                3.MNIST数据集以及Softmax介绍

                4.MNIST分类程序

                5.交叉熵的应用

                6.Dropout应用

                7.正则化应用

                8.优化器介绍及应用

                10.cifar-10图片分类

                11.模型的保存和载入

                12.绘制网络结构


                模块五:图像识别项目

                1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

                2.使用Inception-v3做图像识别


                模块六:猫狗分类项目

                1.图像数据预处理

                3.猫狗分类-VGG16-bottleneck

                4.猫狗分类-VGG16-Finetune


                模块七:验证码识别项目

                1.多任务学习介绍

                2.验证码识别项目


                模块八:目标检测项目

                1.目标检测任务介绍

                3.YOLO算法介绍

                4.SSD算法介绍

                5.目标检测项目实战


                模块九:目标分割项目

                1.目标分割任务介绍

                2.全卷积网络

                3.双线性上采样

                4.特征金字塔

                6.目标分割项目实战


                模块十:图像风格迁移项目

                1.图像风格迁移介绍

                2.图像风格迁移项目实战


                模块十一:GAN项目

                1.生成式对抗网络GAN介绍

                2.生成式对抗网络GAN项目实战

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