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  ICEPAK培訓
   
 
程序員設計的線性代數課程培訓

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
近開間(周末班/連續班/晚班):2025年8月18日..用心服務..........--即將開課--........................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
  實驗設備
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,曙海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,曙海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 第1章 課程介紹
    深度學習的導學課程,主要介紹了深度學習的應用范疇、人才需求情況和主要算法。對課程章節、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成后達到的程度進行了介紹,讓同學們對本課程有基本的認識。
  • 1-1 課程導學
    第2章 神經網絡入門
    本次實戰課程的入門課程。對機器學習和深度學習做了引入性講解,通過若干項目舉例講解了深度學習的新進展。通過講解和實戰神經網絡中的基本結構——神經元及其擴展邏輯斯蒂回歸模型,對本課程的基本知識進行全面的講解,包括神經元、激活函數、目標函數、梯度下降、學習率、Tensorflow基礎以及模型的Tensorflow代碼實現。...
  • 2-1 機器學習、深度學習簡介
    2-2 神經元-邏輯斯底回歸模型
    2-3 神經元多輸出
    2-4 梯度下降
    2-5 數據處理與模型圖構建(1)
    2-6 數據處理與模型圖構建(2)
    2-7 神經元實現(二分類邏輯斯蒂回歸模型實現)
    2-8 神經網絡實現(多分類邏輯斯蒂回歸模型實現)
    第3章 卷積神經網絡
    本節課程共兩部分,第一部分對神經網絡進行了完整的介紹,包括神經網絡結構、正向傳播、反向傳播、梯度下降等。第二部分對卷積神經網絡的基本結構,包括卷積、池化和全連接等進行講解。尤其側重卷積操作的細節,包括卷積核結構、卷積計算、卷積核參數數目計算等,并介紹了一個基本的卷積神經網絡結構。...
  • 3-1 神經網絡進階
    3-2 卷積神經網絡(1)
    3-3 卷積神經網絡(2)
    3-4 卷積神經網絡實戰
    第4章 卷積神經網絡進階
    本節課程對高級的卷積神經網絡結構進行了講解,包括AlexNet、VGGNet、ResNet、InceptionNet、MobileNet等以及它們的演變過程。對于每個結構,本課程對其解決的問題、子結構的基本思想以及模型中使用的重要技巧一一進行了講解。學完本課程后,同學們可以達到靈活搭建不同類型的卷積神經網絡的能力。...
  • 4-1 卷積神經網絡進階(alexnet)
    4-2 卷積神經網絡進階(Vggnet-Resnet)
    4-3 卷積神經網絡進階(inception-mobile-net)
    4-4 VGG-ResNet實戰(1)
    4-5 VGG-ResNet實戰(2)
    4-6 Inception-mobile_net(1)
    4-7 Inception-mobile_net(2)
    第5章 卷積神經網絡調參
    本節課對卷積網絡中常用調參技巧(“煉丹術”)進行了系統總結和歸納。對部分重要調參技巧的背后原理進行了講解。調參技巧包括梯度下降、學習率、激活函數、網絡參數初始化、批歸一化、數據增強、可視化訓練過程分析、fine-tune等,很多調參技巧也適用其他網絡。完成本課程后,學員們可以自稱“煉丹師”了。...
  • 5-1 adagrad_adam
    5-2 激活函數到調參技巧(1)
    5-3 激活函數到調參技巧(2)
    5-4 Tensorboard實戰(1)
    5-5 Tensorboard實戰(2)
    5-6 fine-tune-實戰
    5-7 activation-initializer-optimizer-實戰
    5-8 圖像增強api使用
    5-9 圖像增強實戰
    5-10 批歸一化實戰(1)
    5-11 批歸一化實戰(2)
    第6章 圖像風格轉換
    本節課程是卷積神經網絡的應用課程,使用一個預訓練好的VGG模型實現圖像的風格轉換算法。本節課程的知識點包括使用卷積神經網絡提取特征、內容特征與風格特征的定義以及圖片重建方法。除了基礎的圖像風格轉換算法外,本課程還進一步介紹了另外兩種改進版的風格轉換算法。...
  • 6-1 卷積神經網絡的應用
    6-2 卷積神經網絡的能力
    6-3 圖像風格轉換V1算法
    6-4 VGG16預訓練模型格式
    6-5 VGG16預訓練模型讀取函數封裝
    6-6 VGG16模型搭建與載入類的封裝
    6-7 圖像風格轉換算法定義輸入與調用VGG-Net
    6-8 圖像風格轉換計算圖構建與損失函數計算
    6-9 圖像風格轉換訓練流程代碼實現
    6-10 圖像風格轉換效果展示
    6-11 圖像風格轉換V2算法
    6-12 圖像風格轉換V3算法
    第7章 循環神經網絡
    本課程循環神經網絡進行了講解。包括循環神經網絡解決序列式問題和網絡的基本結構、多層、雙向、殘差結構以及遞歸截斷梯度下降等。重點對常用變種——長短期記憶網絡進行了詳解。講解并對比了循環神經網絡與卷積神經網絡在文本分類的多種應用模型,包括TextRNN、TextCNN與HAN(層次注意力網絡,引入attention機制)等。...
  • 7-1 序列式問題
    7-2 循環神經網絡
    7-3 長短期記憶網絡
    7-4 基于LSTM的文本分類模型(TextRNN與HAN)
    7-5 基于CNN的文本分類模型(TextCNN)
    7-6 RNN與CNN融合解決文本分類
    7-7 數據預處理之分詞
    7-8 數據預處理之詞表生成與類別表生成
    7-9 實戰代碼模塊解析
    7-10 超參數定義
    7-11 詞表封裝與類別封裝
    7-12 數據集封裝
    7-13 計算圖輸入定義
    7-14 計算圖實現
    7-15 指標計算與梯度算子實現
    7-16 訓練流程實現
    7-17 LSTM單元內部結構實現
    7-18 TextCNN實現
    7-19 循環神經網絡總結
    第8章 圖像生成文本
    本課程是卷積神經網絡與循環神經網絡的聯合應用課程。本課程對多個模型變種進行了講解,包括Multi-Modal RNN、Show and Tell、Show Attend and Tell等。在課程后對其反問題文本生成圖像進行了描述,引出對抗神經網絡。學完五六七課程后,同學們對卷積神經網絡和循環神經網絡的應用應該有了很深入的了解了。...
  • 8-1 圖像生成文本問題引入?
    8-2 圖像生成文本評測指標
    8-3 Encoder-Decoder框架與Beam Search算法生成文本
    8-4 Multi-Modal RNN模型
    8-5 Show and Tell模型
    8-6 Show attend and Tell 模型
    8-7 Bottom-up Top-down Attention模型
    8-8 圖像生成文本模型對比與總結
    8-9 數據介紹,詞表生成
    8-10 圖像特征抽取(1)-文本描述文件解析
    8-11 圖像特征抽取(2)-InceptionV3預訓練模型抽取圖像特征
    8-12 輸入輸出文件與默認參數定義
    8-13 詞表載入
    8-14 文本描述轉換為ID表示
    8-15 ImageCaptionData類封裝-圖片特征讀取
    8-16 ImageCaptionData類封裝-批數據生成
    8-17 計算圖構建-輔助函數實現
    8-18 計算圖構建-圖片與詞語embedding
    8-19 計算圖構建-rnn結構實現、損失函數與訓練算子實現
    8-20 訓練流程代碼
    8-21 文本生成圖像問題引入與本節課總結
    第9章 對抗神經網絡
    本課程對深度學習的新進展——對抗神經網絡進行了講解。主要包括對抗神經網絡的思想和兩種具體的GAN網絡,深度卷積對抗生成網絡(DCGAN)和圖像翻譯(Pix2Pix)模型。涉及的知識點包括生成器G、判別器D、反卷積、U-Net等。...
  • 9-1 對抗生成網絡原理
    9-2 深度卷積對抗生成網絡DCGAN(1)
    9-3 反卷積
    9-4 深度卷積對抗生成網絡DCGAN(2)
    9-5 圖像翻譯Pix2Pix
    9-6 無配對圖像翻譯CycleGAN(1)
    9-7 無配對圖像翻譯CycleGAN(2)
    9-8 多領域圖像翻譯StarGAN
    9-9 文本生成圖像Text2Img
    9-10 對抗生成網絡總結
    9-11 DCGAN實戰引?
    9-12 數據生成器實現
    9-13 DCGAN生成器?實現
    9-14 DCGAN判別?實現
    9-15 DCGAN計算圖構建實現與損失函數實現
    9-16 DCGAN訓練算子實現
    9-17 訓練流程實現與效果展示
    第10章 自動機器學習網絡-AutoML
    本課程對深度學習的新進展——自動機器學習網絡進行了講解。自動機器學習使用循環神經網絡,對需要調整的網絡結構參數進行自動搜索,從而得到比人類“煉丹師”更好的效果。本課程主要對三種新的自動機器學習算法進行了講解,三種算法依次遞進,自動搜索得到目前在圖像分類領域優的卷積神經網絡結構。...
  • 10-1 AutoML引入
    10-2 自動網絡結構搜索算法一
    10-3 自動網絡結構搜索算法一的分布式訓練
    10-4 自動網絡結構搜索算法二
    10-5 自動網絡結構搜索算法三
曙海教育實驗設備
android開發板
linux_android開發板
fpga圖像處理
fpga培訓班*
 
本部份程部分實驗室實景
曙海實驗室
實驗室
曙海培訓優勢
 
  合作伙伴與授權機構



Altera全球合作培訓機構



諾基亞Symbian公司授權培訓中心


Atmel公司全球戰略合作伙伴


微軟全球嵌入式培訓合作伙伴


英國ARM公司授權培訓中心


ARM工具關鍵合作單位
  我們培訓過的企業客戶評價:
    曙海的andriod系統與應用培訓完全符合了我公司的要求,達到了我公司培訓的目的。特別值得一提的是授部份講師針對我們公司的開發的項目專門提供了一些很好程序的源代碼,基本滿足了我們的項目要求。
——上海貝爾,李工
    曙海培訓DSP2000的老師,上部份思路清晰,口齒清楚,由淺入深,重點突出,培訓效果是不錯的,
達到了我們想要的效果,希望繼續合作下去。
——中國電子科技集團技術部主任馬工
    曙海的FPGA培訓很好地填補了高校FPGA培訓空白,不錯。總之,有利于學生的發展,有利于教師的發展,有利于部份程的發展,有利于社會的發展。
——上海電子,馮老師
    曙海給我們公司提供的Dsp6000培訓,符合我們項目的開發要求,解決了很多困惑我們很久的問題,與曙海的合作非常愉快。
——公安部第三研究所,項目部負責人李先生
    MTK培訓-我在網上找了很久,就是找不到。在曙海居然有MTK驅動的培訓,老師經驗很豐富,知識面很廣。下一個還想培訓IPHONE蘋果手機。跟他們合作很愉快,老師很有人情味,態度很和藹。
——臺灣雙揚科技,研發處經理,楊先生
    曙海對我們公司的iPhone培訓,實驗項目很多,確實學到了東西。受益無窮啊!特別是對于那種正在開發項目的,確實是物超所值。
——臺灣歐澤科技,張工
    通過參加Symbian培訓,再做Symbian相關的項目感覺更加得心應手了,理論加實踐的授部份方式,很有針對性,非常的適合我們。學完之后,很輕松的就完成了我們的項目。
——IBM公司,沈經理
    有曙海這樣的DSP開發培訓單位,是教育行業的財富,聽了他們的部份,茅塞頓開。
——上海醫療器械高等學校,羅老師
  我們新培訓過的企業客戶以及培訓的主要內容:
 

一汽海馬汽車DSP培訓
蘇州金屬研究院DSP培訓
南京南瑞集團技術FPGA培訓
西安愛生技術集團FPGA培訓,DSP培訓
成都熊谷加世電氣DSP培訓
福斯賽諾分析儀器(蘇州)FPGA培訓
南京國電工程FPGA培訓
北京環境特性研究所達芬奇培訓
中國科微系統與信息技術研究所FPGA高級培訓
重慶網視只能流技術開發達芬奇培訓
無錫力芯微電子股份IC電磁兼容
河北科研究所FPGA培訓
上海微小衛星工程中心DSP培訓
廣州航天航空POWERPC培訓
桂林航天工DSP培訓
江蘇五維電子科技達芬奇培訓
無錫步進電機自動控制技術DSP培訓
江門市安利電源工程DSP培訓
長江力偉股份CADENCE培訓
愛普生科技(無錫)數字模擬電路
河南平高電氣DSP培訓
中國航天員科研訓練中心A/D仿真
常州易控汽車電子WINDOWS驅動培訓
南通大學DSP培訓
上海集成電路研發中心達芬奇培訓
北京瑞志合眾科技WINDOWS驅動培訓
江蘇金智科技股份FPGA高級培訓
中國重工第710研究所FPGA高級培訓
蕪湖伯特利汽車安全系統DSP培訓
廈門中智能軟件技術Android培訓
上海科慢車輛部件系統EMC培訓
中國電子科技集團第五十研究所,軟件無線電培訓
蘇州浩克系統科技FPGA培訓
上海申達自動防范系統FPGA培訓
四川長虹佳華信息MTK培訓
公安部第三研究所--FPGA初中高技術開發培訓以及DSP達芬奇芯片視頻、圖像處理技術培訓
上海電子信息職業技術--FPGA高級開發技術培訓
上海點逸網絡科技有限公司--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
格科微電子有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
南昌航空大學--fpga高級開發技術培訓
IBM公司--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
上海貝爾--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
中國雙飛--Vxworks應用和BSP開發技術培訓

 

上海水務建設工程有限公司--Alter/XilinxFPGA應用開發技術培訓
恩法半導體科技--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
中國計量--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
冠捷科技--FPGA芯片設計技術培訓
芬尼克茲節能設備--FPGA高級技術開發培訓
川奇光電--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
東華大學--Dsp6000系統開發技術培訓
上海理工大學--FPGA高級開發技術培訓
同濟大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
上海醫療器械高等專科學校--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
中航工業無線電電子研究所--Vxworks應用和BSP開發技術培訓
北京交通大學--Powerpc開發技術培訓
浙江理工大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
臺灣雙陽科技股份有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
滾石移動--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
冠捷半導體--Linux系統開發技術培訓
奧波--CortexM3+uC/OS開發技術培訓
迅時通信--WinCE應用與驅動開發技術培訓
海鷹醫療電子系統--DSP6000圖像處理技術培訓
博耀科技--Linux系統開發技術培訓
華路時代信息技術--VxWorksBSP開發技術培訓
臺灣歐澤科技--iPhone開發技術培訓
寶康電子--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
上海天能電子有限公司--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
上海亨通光電科技有限公司--andriod應用和系統移植技術培訓
上海智搜文化傳播有限公司--Symbian開發培訓
先先信息科技有限公司--brew手機開發技術培訓
鼎捷集團--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
傲然科技--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
中軟國際--Linux系統開發技術培訓
龍旗控股集團--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
研祥智能股份有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
羅氏診斷--Linux應用開發技術培訓
西東控制集團--DSP2000應用技術及DSP2000在光伏并網發電中的應用與開發
科大訊飛--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
東北農業大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
中國電子科技集團--Dsp2000系統和應用開發技術培訓
中國船舶重工集團--Dsp2000系統開發技術培訓
晶方半導體--FPGA初中高技術培訓
肯特智能儀器有限公司--FPGA初中高技術培訓
哈爾濱大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
昆明電器科學研究所--Dsp2000系統開發技術
奇瑞汽車股份--單片機應用開發技術培訓


 

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  曙海企業  
  備案號:滬ICP備08026168號 .(2014年7月11).....直播、現場培訓.............
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