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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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- Keras课程会分为上下两部分，上半部分课程会一步一步从Keras环境安装开始讲解，并从最基础的Keras实现线性回归，非线性回归，手写数字分类模型开始讲起。逐步讲到一些深度学习网络的应用如CNN，LSTM。下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。
适用人群
想自己动手实践深度学习的人，想从事深度学习相关工作的人。
课程简介
近几年各种深度学习框架涌现，大家可能很难从众多的深度学习框架中选择一个合适的框架进行学习。对于深度学习的初学者，或者觉得Tensorflow,Caffe等框架学习困难难以上手的人，可以考虑学习Keras。
- Keras是一种高度模块化，使用简单上手快，合适深度学习初学者使用的深度学习框架。Keras由纯Python编写而成并以Tensorflow、Theano以及CNTK为后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。
第1章Keras简介，Keras安装。
1-11.Keras介绍
1-22.Anaconda的安装
1-33.Tensorflow的安装
1-44.Keras的安装
第2章Keras实现线性回归，非线性回归，手写数字分类。
2-15.实现线性回归
2-26.实现非线性回归
2-37.MNIST数据集以及Softmax介绍
2-48.MNIST分类程序
第3章交叉熵，过拟合，dropout，正则化以及优化器介绍。
3-19.交叉熵的介绍和应用
3-210.过拟合,Dropout,正则化介绍
3-311.google神经网络小工具
3-412.Dropout应用
3-513.正则化应用
3-614.优化器介绍及应用
第4章卷积神经网络CNN的讲解及应用。
4-115.卷积神经网络介绍
4-216.CNN应用于手写数字识别
第5章递归神经网络LSTM的讲解及应用。
5-117.递归神经网络RNN
5-218.长短时记忆网络LSTM
5-319.RNN应用
5-420.模型的保存和载入
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