【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算法的相关原理，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。

本课程主要面向以机器学习与深度学习为专业方向的学员，以及想要了解和学习机器学习与深度学习算法的各行业从业者，以较为通俗讲解机器学习与深度学习算法，辅以日常生活中的例子和编程实验，涉及机器学习领域中比较常见的经典模型，以及新兴的三大类算法，包括：

常用于影像数据进行分析处理的卷积神经网络(简称CNN)

文本分析或自然语言处理的递归神经网络(简称RNN)

常用于数据生成或非监督式学习应用的生成对抗网络(简称GAN)

【培训收益】

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；

掌握深度学习技术基础；

掌握Tensorflow框架的基本操作；

掌握PyTorch框架的基本操作；

熟悉CNN技术原理与编程要点；

熟悉RNN技术原理与编程要点；

熟悉GAN技术原理与编程要点。

【适合人群】

具备一定的Python和软件开发基础，希望深入了解机器学习和深度学习底层原理、数学原理、以及卷积神经网络、循环神经网络等实用化编程技术的广大工程技术人员。

【培训特色】

1、课程内容全面且深入

系统讲解：课程从基础知识开始，逐步深入到CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GAN（生成对抗网络）的高级应用。这种系统的教学安排有助于学员逐步构建完整的知识体系。

技术原理：课程会详细剖析CNN、RNN、GAN的算法原理，包括它们的结构、工作原理、应用场景等。这有助于学员理解这些技术的本质，为后续的实践操作打下坚实的理论基础。

2、实战导向，强化应用能力

项目实战：课程包含大量的实战项目，如图像分类、目标检测、自然语言处理、图像生成等。通过实际项目的操作，学员能够深入理解并掌握CNN、RNN、GAN在解决实际问题中的应用技巧。

案例分析：通过具体案例的分析和讲解，引导学员理解CNN、RNN、GAN在不同场景下的应用方法和效果。这种教学方式有助于学员更快地掌握这些技术的实际应用能力。

3、灵活易用，降低学习门槛

代码实现：课程会提供详细的代码实现过程，包括模型的构建、训练、评估等。这有助于学员了解如何将理论知识转化为实际操作，降低学习门槛。

工具支持：课程通常会介绍并使用流行的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）来实现CNN、RNN、GAN。这些框架提供了丰富的API和工具包，使得学员能够更加高效地进行模型的开发和调试。

4、师资力量雄厚，教学经验丰富

专业讲师：课程由具有丰富实战经验和教学经验的讲师授课。他们不仅熟悉CNN、RNN、GAN的技术细节和应用场景，还能够根据学员的实际情况和需求进行有针对性的教学。

教学风格多样：不同的讲师可能具有不同的教学风格和特点，有的注重理论讲解的深入和透彻，有的则更注重实践操作的演示和指导。这种多样性的教学风格能够满足不同学员的学习需求。

【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。

证书样本

深度学习之神经网络CNN-RNN-GAN技术实战培训班，录播课为18课时，企业内训可按需求定制。

课程安排如下：

第0章 深度学习之神经网络CNN-RNN-GAN技术实战

深度学习之神经网络CNN-RNN-GAN技术实战-课程介绍

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 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3章 经典框架

经典框架-Tensorflow基础

经典框架-PyTorch基础

第4章 项目案例

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-keras版

深度神经网络-多层感知机-tensorflow版

深度神经网络-多层感知机-PyTorch版

深度神经网络-MNIST-keras版

深度神经网络-MNIST-Tensorflow版

深度神经网络-MNIST-PyTorch版

深度神经网络-梯度消失

深度神经网络-过拟合

深度神经网络-可视化

深度神经网络-归一化

CNN-keras

CNN-Tensorflow

CNN-PyTorch

RNN-概述

RNN-keras版

RNN-Tensorflow版

RNN-PyTorch版

Gan-GAN概述

Gan-PyTorch版

Gan-tensorflow版