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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
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：请点击此处咨询在线客服 |
| 实验设备 |
◆课时： 共5 部份,30学时
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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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。 |
大纲 |
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一、 深度学习Tensorflow基础 1）TensorFlow框架特性与安装2）Tensorflow编程基础
二、 深度神经网络DNN 1） Tensorflow深度神经网络实现
三、 卷积神经网络CNN 1）Tensorflow卷积神经网络实现2）Tensorflow实现经典AlexNet模型3）Tensorflow实现经典VGG模型
四、 循环神经网络RNN 1） BasicRNNCell2） GRU单元3） LSTM单元
五、 自编码器AutoEncoder 1） Tensorflow 自编码网络实现
六、 对抗生成网络 GAN 1） 深度卷积生成网络DCGAN
七、 Tensorflow框架进阶 1）Tensorflow源代码解析2）Tensorboard可视化
八、 Word2Vec词向量算法 1） CBOW模式2） Skip-Gram模式3） Tensorflow实现Word2Vec词向量算法
九、 Keras框架 1）Keras简介及Keras中的数据处理2）Keras中的模型3）Keras中的重要对象4）Keras中的网络层构造
十、 案例 1）Softmax Regression识别手写数字2）CNN卷积神经网络做图片分类3）机器自动写文章4）Tensorflow中用DCGAN生成图像5）情感分析
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