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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第1章課程介紹
1-1課程內(nèi)容及特色
第2章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2-1深度學(xué)習(xí)發(fā)展簡史
2-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本知識
2-3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：反向傳播算法、計算圖
2-4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：訓(xùn)練流程、損失函數(shù)、優(yōu)化目標(biāo)、梯度下降
2-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：梯度下降訓(xùn)練策略
2-6梯度下降各種優(yōu)化算法
2-7卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
2-8卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積運算
2-9卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：非線性激活
2-10卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：池化、歸一化、全連接層
2-11LeNet-5
2-12卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐技巧：數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)預(yù)處理、批次歸一化
2-13卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐技巧：參數(shù)初始化、超參數(shù)設(shè)定、過擬合與避免
2-14卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐技巧：網(wǎng)絡(luò)正則化方法
2-15實踐篇：開發(fā)環(huán)境搭建
2-16實踐篇：Keras與Tensorflow框架介紹
2-17實踐篇：項目案例-MNIST手寫數(shù)字識別
第3章圖像分類
3-1任務(wù)、數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)模型演進
3-2AlexNet
3-3VGGNet
3-4NiN(Network in Network)
3-5GoogLeNet
3-6BN_Inception
3-7InceptionV2, InceptionV3
3-8InceptionV4,Inception-ResNet
3-9ResNet
3-10ResNeXt
3-11DenseNet
3-12SqueezeNet
3-13Xception
3-14MobileNet1
3-15MobileNetV2
3-16ShuffleNet1
3-17ShuffleNetV2
3-18實踐篇：基于VGGNet的遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)餐具數(shù)據(jù)集上的圖像分類
第4章目標(biāo)檢測
4-1任務(wù)、數(shù)據(jù)集
4-2性能指標(biāo)
4-3網(wǎng)絡(luò)模型演進
4-4R-CNN
4-5SPP-net
4-6Fast R-CNN
4-7Faster R-CNN
4-8R-FCN
4-9YOLOv1
4-10YOLOv2
4-11YOLOv3
4-12SSD
4-13DSSD
4-14RetinaNet
4-15實踐篇：項目案例-使用RetinaNet進行目標(biāo)檢測
4-16實踐篇：項目案例-使用YOLOv3進行目標(biāo)檢測
第5章圖像分割
5-1語義分割-任務(wù)、數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)模型演進
5-2語義分割-上采樣方法：去池化、反卷積
5-3語義分割-上采樣方法：膨脹卷積
5-4語義分割-FCN
5-5語義分割-DeconvNet
5-6語義分割-SegNet
5-7語義分割-U-Net
5-8語義分割-DeepLabV1
5-9語義分割-DeepLabV2
5-10語義分割-DeepLabV3_V3plus
5-11語義分割 - RefineNet
5-12語義分割 - PSPNet
5-13語義分割 - GCN
5-14實例分割-Mask R-CNN
5-15全景分割-任務(wù)、數(shù)據(jù)集、評價指標(biāo)
5-16全景分割-Panoptic FPN
5-17實踐篇：項目案例-使用Mask R-CNN進行實例分割