【培训背景】

人工智能在各行业的迅速落地，使很多任务的完成成本大幅降低，效率显著提升。与此同时，作为其技术内核，机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注，越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习的相关原理，并希望将其与自己的领域相结合，拓展新思路，形成新的解决方案。

TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、

音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。

除了 Python，TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其它编程语言的接口。值得一提的是，keras加入TensorFlow阵营之后，形成了更多方案的深度学习技术解决方案。

【培训收益】

熟悉深度学习库的基本概念；

熟悉Python基础语法

熟悉Anaconda环境配置与基本操作；

掌握Matplotlib可视化技术；

掌握Numpy技术基础；

掌握机器学习的基本原理；

掌握Tensorflow构建神经网络的基础；

掌握基于TensorFlow的CNN手写数字识别编程实战

掌握基于TensorFlow的RNN模拟sin声波曲线编程实战

掌握基于TensorFlow的GAN模拟生成手写数字编程实战

【适合人群】

软件工程师、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、算法工程师、计算机视觉处理工程师。

【培训特色】

1、实战项目驱动：

课程以实战项目为核心，通过一系列精心设计的项目案例，引导学员将理论知识应用于实际问题的解决中。这种教学模式能够极大地提升学员的动手能力和问题解决能力。

实战项目覆盖多个领域，如图像识别、自然语言处理、时间序列分析等，确保学员能够全面掌握TensorFlow在不同场景下的应用技巧。

2系统性教学：

课程采用系统性的教学方式，从理论讲解到实践操作，从简单案例到复杂项目，逐步引导学员深入理解TensorFlow的原理和应用。

3、引入新技术：

除了TensorFlow本身的技术更新外，课程还会引入其他相关的新技术和新工具，如Keras、TensorBoard等，帮助学员拓展视野并提升综合应用能力。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

 证书样本

TensorFlow应用与技术实战培训班，录播课为25课时，企业内训可按需求定制。

课程安排如下：

第0章 TensorFlow应用与技术实战

TensorFlow应用与技术实战-课程概述

第1章 Python编程基础

语言基础-Anaconda

语言基础-Python基础语法（1）

语言基础-Python基础语法（2）

语言基础-Python基础语法（3）

语言基础- Python面向对象编程（1）

语言基础- Python面向对象编程（2）

语言基础-NumPy基础

语言基础-Matplotlib基础

第2章 机器学习数学基础

数学原理-基础知识

数学原理-线性代数

数学原理-微积分

数学原理-概率统计（1）

数学原理-概率统计（2）

第3章 机器学习技术基础

机器学习-机器学习基础（1）

机器学习-机器学习基础（2）

机器学习-经典算法

第4章 神经网络

机器学习-神经网络基础-神经网络概述

机器学习-神经网络基础-深度神经网络

机器学习-神经网络基础-卷积神经网络

机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术

第5章 Tensorflow基础

经典框架-Tensorflow基础

第6章 项目实战

关于学习流程

神经网络-单层感知机项目

神经网络-逻辑回归项目

神经网络-多分类逻辑回归项目

神经网络-多层感知机项目

深度神经网络-多层感知机-tensorflow版

深度神经网络-MNIST-keras版

CNN-Tensorflow

RNN-概述

RNN-Tensorflow版

Gan-GAN概述

Gan-tensorflow版