Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速入門(mén)與模型部署培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對(duì)象： AI初學(xué)者、機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者、快速上手的開(kāi)發(fā)者、業(yè)務(wù)部門(mén)技術(shù)人員。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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掌握Keras高層API快速構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
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能夠處理圖像、文本等常見(jiàn)數(shù)據(jù)類(lèi)型。
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理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則和調(diào)優(yōu)技巧。
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具備模型導(dǎo)出和輕量化部署能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 Keras與TensorFlow關(guān)系： 了解Keras作為T(mén)ensorFlow官方高級(jí)API的優(yōu)勢(shì)，搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境。
二、 Sequential模型快速構(gòu)建： 使用Sequential API堆疊網(wǎng)絡(luò)層，快速構(gòu)建全連接網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)。
三、 Functional API與多輸入輸出： 使用Functional API構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)（多輸入、多輸出、殘差連接）。
四、 數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)： 使用ImageDataGenerator進(jìn)行圖像增強(qiáng)，處理文本的Tokenizer和Embedding。
五、 全連接網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)： 構(gòu)建全連接網(wǎng)絡(luò)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題，理解激活函數(shù)和損失函數(shù)選擇。
六、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)： 使用Conv2D和MaxPooling2D構(gòu)建CNN，實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別和圖像分類(lèi)。
七、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本處理： 使用SimpleRNN、LSTM進(jìn)行情感分析和文本生成。
八、 自編碼器與異常檢測(cè)： 構(gòu)建自編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)降維和異常檢測(cè)，理解重構(gòu)誤差的應(yīng)用。
九、 模型保存與加載： 保存完整模型、僅保存權(quán)重和僅保存架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)模型的復(fù)用和遷移。
十、 回調(diào)函數(shù)應(yīng)用： 使用ModelCheckpoint、EarlyStopping、ReduceLROnPlateau優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程。
十一、 模型轉(zhuǎn)換為T(mén)ensorFlow Lite： 將Keras模型轉(zhuǎn)換為T(mén)FLite格式，部署到移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：快速原型開(kāi)發(fā)： 從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，使用Keras快速構(gòu)建模型原型并驗(yàn)證效果，最終部署演示。
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服務(wù)特點(diǎn)：
海量專(zhuān)家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專(zhuān)家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問(wèn)式咨詢(xún)，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢(qián)。
專(zhuān)家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專(zhuān)家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專(zhuān)家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專(zhuān)業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂(lè)于技術(shù)分享
針對(duì)客戶(hù)實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
