400-688-0112
本課程采用階梯式教學(xué)體系,從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階,重點(diǎn)培養(yǎng)以下技術(shù)能力:
技術(shù)維度 | 實(shí)訓(xùn)內(nèi)容 | 應(yīng)用場(chǎng)景 |
---|---|---|
算法基礎(chǔ) | CNN/RNN/LSTM模型原理 | 圖像識(shí)別與文本分析 |
框架應(yīng)用 | TensorFlow與Caffe實(shí)戰(zhàn) | 工業(yè)級(jí)模型部署 |
數(shù)據(jù)工程 | SparkML大數(shù)據(jù)處理 | 海量數(shù)據(jù)特征工程 |
機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
Spark ML特征工程
TensorFlow基礎(chǔ)組件
分布式模型訓(xùn)練
跨框架模型轉(zhuǎn)換
生產(chǎn)環(huán)境部署技巧
智能客服系統(tǒng)開發(fā)
工業(yè)質(zhì)檢解決方案
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理
課程采用雙平臺(tái)并行教學(xué)策略,通過對(duì)比式學(xué)習(xí)加深技術(shù)理解:
技術(shù)特性 | TensorFlow | Caffe |
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部署場(chǎng)景 | 端云協(xié)同部署 | 嵌入式設(shè)備優(yōu)化 |
模型可視化 | TensorBoard組件 | Netscope工具鏈 |
移動(dòng)端支持 | TF Lite轉(zhuǎn)換器 | NCNN框架適配 |