400-688-0112
本課程采用階梯式教學體系,從機器學習基礎到深度神經(jīng)網(wǎng)絡進階,重點培養(yǎng)以下技術能力:
| 技術維度 | 實訓內(nèi)容 | 應用場景 |
|---|---|---|
| 算法基礎 | CNN/RNN/LSTM模型原理 | 圖像識別與文本分析 |
| 框架應用 | TensorFlow與Caffe實戰(zhàn) | 工業(yè)級模型部署 |
| 數(shù)據(jù)工程 | SparkML大數(shù)據(jù)處理 | 海量數(shù)據(jù)特征工程 |
機器學習系統(tǒng)架構(gòu)設計
Spark ML特征工程
TensorFlow基礎組件
分布式模型訓練
跨框架模型轉(zhuǎn)換
生產(chǎn)環(huán)境部署技巧
智能客服系統(tǒng)開發(fā)
工業(yè)質(zhì)檢解決方案
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理
課程采用雙平臺并行教學策略,通過對比式學習加深技術理解:
| 技術特性 | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| 部署場景 | 端云協(xié)同部署 | 嵌入式設備優(yōu)化 |
| 模型可視化 | TensorBoard組件 | Netscope工具鏈 |
| 移動端支持 | TF Lite轉(zhuǎn)換器 | NCNN框架適配 |