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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。
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  上课地点:【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)/深圳大学成教院 【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 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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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,免费提供半年的技术支持。
        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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    该课程主要介绍了深度学习是国际上非常活跃、非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉、图像分析、语音识别和自然语言处理等诸多领域。在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能。该课程对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用。而且,该课程还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括Google 和Facebook。该课程通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别、人脸表情识别、年龄估计、人脸关键点定位等)。该课程也介绍了深度学习Caffe 和Pylearn2 两个平台,并给出具体示例,介绍如何使用。同时全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析。




     

    1.课程研发环境

     
    课程基于深度学习,讲解过程中使用的是office2010(32位)版工具
    Office工具:2007、2010
    Visual Studio 工具: 2013

      
    2.内容简介

     
    深度学习是国际上非常活跃、非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉、图像分析、语音识别和自然语言处理等诸多领域。在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能。该课程对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用。而且,该课程还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括Google 和Facebook。该课程通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别、人脸表情识别、年龄估计、人脸关键点定位等)。该课程也介绍了深度学习Caffe 和Pylearn2 两个平台,并给出具体示例,介绍如何使用。同时全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析。



  • 第1章 深度学习
    1.1-深度学习的历史与简介
    1.2-深度学习 基础概念 核心思想主要技术
    1.3-递归神经网络
    1.4-循环神经网络
    1.5-机器翻译
    1.6-深度学习与自然语言处理


    第2章 开源平台
    2.1-监督学习
    2.2-语音识别
    2.3-基于HMM声学模型
    2.4-隐马尔科夫模型
    2.5-基于HMM的语音识别声学模型


    第3章 深度学习的应用

    3.1-光学字符识别
    3.2-深度学习与图像识别
    3.3-图像识别
    3.4-人脸识别
    3.5-语音识别


    第4章 传统区分性训练以及区分性训练统一准则框架
    4.1-以图搜图
    4.2-传统区分性训练以及区分性训练统一准则框架
    4.3-最大户信息量估计MMLE准则
    4.4-最小分类错误MCE准则
    4.5-其他一些区分性训练准则
    4.6-区分性统一准则


    第5章 MVCE准则及其在连续语音识别中的应用
    5.1-MWCE准则与其在连续语音中的应用
    5.2-MCE准则
    5.3-区分性训练准则
    5.4-人脸表情识别


    第6章 TensorFlow 实战
    6.1-主流深度学习框架对比
    6.2-TensorFlow
    6.3-Caffe
    6.4-Theano
    6.5-Torch
    6.6-Lasagne以及Keras
    6.7-MXNet DIGITS CNTK
    6.8-DL4J Chainer Leaf














    目标1、了解深度学习的概念


    目标2、了解深度学习的应用


    目标3、熟悉主流框架

 

 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
                Data Source Management
                Diagnostics
                Debug Flags
                Connectivity Problems
                Connection Leaks
                Database Availability
        Troubleshooting JMS
                Management
                MBean Hierarchy
                Message Logging
                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
                Lost Messages
                Duplicate Messages
        Troubleshooting Security
                SSL Internals
                Keystore Management
                Debug Flags
                Common SSL Problems
                Certificate Validation
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                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
                Internals
                Security
                Common Issues
        Troubleshooting Clusters
                Plug-in Configuration
                OHS Overview
                Plug-in Connectivity
                Plug-in Diagnostics
                Unicast Communication
                Replication Debug Flags
                Typical Replication Issues
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