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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 |
上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
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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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深度学习框架Caffe学习与应用培训
课程内容:
一．Caffe源码学习与介绍
1、 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
2、 深入Caffe源码，Caffe目录结构，数据结构，Caffe模型(Blob,Layer,Net)
3、 Caffe的I/O模块，Caffe前/后向传播计算，优化求解过程，Layer的四种类型
二. Caffe使用与添加自定义Layer
4、 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集，编写Caffe实用工具
5、 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（一）
6、使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（二）
7、 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己动手写CNN框架
8、 编写属于自己的CNN框架（初级）
9、 编写属于自己的CNN框架（进阶）
10、 自己的CNN框架Caffe做对比，优化策略
四. 案例应用
11、 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
12 、利用Caffe训练代码实现R-CNN
13、 简介Caffe基于GPU的应用
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