1. 机器学习基础
1).数学基础知识介绍
2).机器学习的基本概念
3).机器学习的主要方向
2. 深度学习
1).神经网络的历史进程
a) 发展历史
b) 主要应用
2).数学基础知识介绍
3).深度学习简介
a) 感知器
b) 人工神经网络
c) 前馈神经网络
4).从神经网络到深度学习
3. 卷积神经网络(CNN)
1).卷积神经网络进阶
2).用TensorFlow实现卷积神经网络
3).实例讲解：基于CNN的手写识别
4. 循环神经网络(RNN)
1).递归神经网络进阶
2).LSTM进阶
3).用TensorFlow实现递归神经网络
4).实例讲解：基于RNN的销量预测
5). 实例讲解：LSTM在中文分词上的应用
5.深度学习前沿探索
1).最新进展介绍
2).前沿探讨
6. tensorflow
1).深度学习框架概述
2). Hello TensorFlow
3).TensorFlow框架架构
4).TensorFlow Api概览
5).TensorBoard介绍
6).实例: 用TensorFlow实现多层感知机
7).实例: 用TensorFlow实现WordVec
7. 计算机视觉CV
1) 图像分类
a) 图像分类实践简介
b) 实验环境设置
c) 编程实践
2) 物体检测
3) 物体跟踪
8.自然语言处理NLP
1)语言模型
2)机器翻译
3)文本分类
a)文本情感分类实践简介
b)实验环境设置
c)编程实践
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专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
