400-688-0112
本课程采用阶梯式教学体系,从机器学习基础到深度神经网络进阶,重点培养以下技术能力:
技术维度 | 实训内容 | 应用场景 |
---|---|---|
算法基础 | CNN/RNN/LSTM模型原理 | 图像识别与文本分析 |
框架应用 | TensorFlow与Caffe实战 | 工业级模型部署 |
数据工程 | SparkML大数据处理 | 海量数据特征工程 |
机器学习系统架构设计
Spark ML特征工程
TensorFlow基础组件
分布式模型训练
跨框架模型转换
生产环境部署技巧
智能客服系统开发
工业质检解决方案
多模态数据处理
课程采用双平台并行教学策略,通过对比式学习加深技术理解:
技术特性 | TensorFlow | Caffe |
---|---|---|
部署场景 | 端云协同部署 | 嵌入式设备优化 |
模型可视化 | TensorBoard组件 | Netscope工具链 |
移动端支持 | TF Lite转换器 | NCNN框架适配 |