（机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件）
（时间安排：第一天报到、授课三天，大学机房上课）
培训课程大纲
一、深度学习Deep Learning基础和基本思想
二、深度学习Deep Learning基本框架结构
1，Caffe 2，Tensorflow
3，Torch 4，MXNet
三，深度学习Deep Learning-卷积神经网络
1，CNN卷积神经网络
2，CNN卷积神经网络改进
3，深度学习的模型训练技巧
4，梯度下降的优化方法详解
四，深度学习Deep Learning-循环神经网络
五、强化学习
六，对抗性生成网络
七、迁移学习
八、CNN应用案例
九、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法
联系人: 朱安宁 15810191373
时间：1月11号-14号 广州 1月26号-29号 北京
（时间安排：第一天报到、授课三天，大学机房上课）
培训课程大纲
一、深度学习Deep Learning基础和基本思想
二、深度学习Deep Learning基本框架结构
1，Caffe 2，Tensorflow
3，Torch 4，MXNet
三，深度学习Deep Learning-卷积神经网络
1，CNN卷积神经网络
2，CNN卷积神经网络改进
3，深度学习的模型训练技巧
4，梯度下降的优化方法详解
四，深度学习Deep Learning-循环神经网络
五、强化学习
六，对抗性生成网络
七、迁移学习
八、CNN应用案例
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