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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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1深度学习框架caffe 课程导论与深度学习初步
2验证码识别项目说明
3深度学习中数据集的网络爬取与数据清洗
4现进行盗版视频举报，第一名举报，核实无误后，
5caffe在windows下编译
6caffe自带的第一个例子Mnist手写数字识别
7CAFFE网络模型各层详解 (卷积神经网络基础)
8vs2013下新建caffe工程探索caffe源码及caffe基本数据结构使用
9Caffe数据结构Net使用补充及如何注册层
10深度学习项目实战（上）全卷积神经网络的人脸检测项目实战
11深度学习项目实战（中）全卷积神经网络的人脸检测项目实战
12深度学习项目实战（下）全卷积神经网络的人脸检测项目实战
13再探全卷积、特征图与感受野及坐标映射关系与计算（1）
14再探全卷积、特征图与感受野及坐标映射关系与计算（2）
15非极大值抑制NMS与得到人脸bbox
16图片/非图片数据格式hdf5与多标签回归训练及特征提取源码详解
17深度学习框架caffe python接口编译与实例 及课程总结与学习建议
18c++修改caffe源码实现多标签输入(多标签的lmdb)多标签回归训练
19验证码识别实战（1）验证码识别项目内容说明
20验证码识别实战（2） 验证码数据集预处理
21验证码识别实战（3）多任务学习与 人脸特征点检测
22验证码识别实战（5）验证码识别网络模型测试
23验证码识别实战（4）验证码识别深度网络设计与训练
24验证码识别实战（6）验证码项目实战 课程总结
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