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深度学习框架Caffe学习与应用课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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部份程大纲
 

一. Caffe源码学习与介绍
第1部份 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
第2部份 深入Caffe源码,Caffe目录结构,数据结构,Caffe模型(Blob,Layer,Net)
第3部份 Caffe的I/O模块,Caffe前/后向传播计算,优化求解过程,Layer的四种类型

二. Caffe使用与添加自定义Layer
第4部份 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集,编写Caffe实用工具
第5部份 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(一)
第6部份 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(二)
第7部份 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用

三. 自己动手写CNN框架
第8部份 编写属于自己的CNN框架(初级)
第9部份 编写属于自己的CNN框架(进阶)
第10部份 自己的CNN框架Caffe做对比,优化策略

四. 案例应用
第11部份 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
第12部份 利用Caffe训练代码实现R-CNN
第13部份 简介Caffe基于GPU的应用

 

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