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嵌入式培訓(xùn)

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FPGA項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)系列課程----
嵌入式OS--4G手機(jī)操作系統(tǒng)
Android Framework & HAL軟硬整合技術(shù)班
嵌入式協(xié)處理器--DSP
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單片機(jī)培訓(xùn)
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Altium Designer Layout(AD)高速硬件設(shè)計(jì)
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ADI Blackfin/SHARC系列處理器
開源操作系統(tǒng)Tiny OS開發(fā)
汽車電子培訓(xùn)班
大/小型機(jī)系統(tǒng)管理
檢測/傳感器及其他
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 曙海--工程師的項(xiàng)目導(dǎo)師。

曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級(jí)，形成了以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師為基礎(chǔ)，產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的體系，曙海的學(xué)員大部分來自外資企業(yè)、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學(xué)員都參加工作很多年了，這對(duì)曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊(duì)伍名校博士、碩士學(xué)歷的工程師占絕大多數(shù)，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家，他們有著深厚的專業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng)，豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，基本上都有十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)過多個(gè)大型項(xiàng)目。

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公益培訓(xùn)
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)現(xiàn)框架 （python、tensorflow、keras）培訓(xùn)
   班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576/13918613812( 微信同號(hào))
       堅(jiān)持小班授課，為保證培訓(xùn)效果，增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn)：【上�！浚和瑵�(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)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(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2025年5月19日--即將開課--........................(歡迎您垂詢，視教育質(zhì)量為生命！)
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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(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
　培訓(xùn)課程大綱

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)現(xiàn)框架 （python、tensorflow、keras）培訓(xùn)大綱

 

人工智能初覽
1. 人工智能基本概念
2. 人工智能的核心技術(shù)
3. 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域介紹
初探機(jī)器學(xué)習(xí)
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的問題
2. 有監(jiān)督無監(jiān)督問題
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)能做什么
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法概覽
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例分析
特征提取
預(yù)處理，歸一化
分類解決方案
聚類解決方案
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與執(zhí)行
結(jié)果分析
Python數(shù)據(jù)分析框架概覽
1. NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與處理
2. Pandas數(shù)據(jù)組織與計(jì)算
3. Matplotlib數(shù)據(jù)可視化
機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)與算法解析

線性回歸實(shí)現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測
1. 線性回歸介紹與公式推導(dǎo)
2. 多變量線性歸回與梯度下降
3. 數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化
4. 線性回歸預(yù)測銷售數(shù)據(jù)
5. 保存模型，欠擬合與過擬合
樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn)文檔分類
1. 概率基礎(chǔ) (聯(lián)合概率、條件概率)
2. 貝葉斯定律、分類算法
3. 特征工程、TF-IDF與文檔分類
4. 多項(xiàng)分布與高斯分布
5. 貝葉斯算法根據(jù)文檔關(guān)鍵字實(shí)現(xiàn)分類
深度學(xué)習(xí)框架實(shí)踐Tensorflow
1、 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別介紹
2、 環(huán)境搭建、第一個(gè)案例
3、 張量、變量、操作
4、 會(huì)話與優(yōu)化器
5、 TensorFlow流程圖與可視化
6、 Tensorflow框架介紹
7、 TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比
8、 Tensorflow 下載及安裝
9、 Tensorflow 架構(gòu)
10、 實(shí)戰(zhàn)：Tensorflow 案例實(shí)踐
11、 某業(yè)務(wù)領(lǐng)域的的機(jī)器學(xué)習(xí)于分析
DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫體數(shù)字識(shí)別
1. 線性不可分問題
2. 隱藏層、輸出神經(jīng)元介紹與實(shí)現(xiàn)
3. 激活函數(shù)介紹與不同激活函數(shù)區(qū)別
4. 自定義DNN優(yōu)化手寫識(shí)別效率
5. 采用可視化圖片顯示識(shí)別結(jié)果
6. DNN優(yōu)缺點(diǎn)與注意事項(xiàng)

CNN圖形圖像識(shí)別案例項(xiàng)目
1. CIFAR項(xiàng)目需求介紹
2. 分析愛data_batch數(shù)據(jù)集
3. CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4. 卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù)
5. 采用CNN完成CIFAR物體分類

使用 Keras 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)案例解析
1、 Keras 簡介
2、 Keras與TensorFlow比較
3、 Keras的模塊結(jié)構(gòu)
4、 Keras 中的模型
5、 Keras 支持的對(duì)象概念
6、 Keras 中的數(shù)據(jù)處理
7、 使用Keras構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型
8、 Keras案例實(shí)戰(zhàn)
動(dòng)物分類器實(shí)現(xiàn)
采用Keras實(shí)現(xiàn)非線性回歸
生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用
模塊結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化策略
深度學(xué)習(xí)總復(fù)習(xí)，和前沿文獻(xiàn)介紹
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上海總部培訓(xùn)基地

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