教學優勢
曙海教育的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。大批企業和曙海
建立了良好的合作關系。曙海集團的課程在業內有著廣泛的美譽度和響亮的知名度。
本課程，秉承21年積累的教學品質，以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。
【內容簡介】《2.5版卷積神經網絡與應用和MATLAB程序詳解》主要內容包括：課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟，圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果，識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序，人臉識別用CNN識別數字自帶程序并作全面研究，GoogLeNet應用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像，增強數據及圖像識別分類用自帶函數程序解決，合成數字圖像角度回歸預測及校正問題用自帶函數程序求解，中文漢字識別用CNN算法與自帶程序作深入研究問題，手寫體數字識別用網絡流行的CNN算法程序，識別問題方案選擇及自己數據處理模板程序，?英文字母識別問題研究用網絡流行識別手寫體數字程序。
第一章? 課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻
1、CNN1_《卷積神經網絡算法程序》講什么及能干什么詳細介紹
2、CNN2_MATLAB程序免費提供及課程亮點特點說明
3、CNN3_慎拍不拍建議與學習基礎要求及參考文獻
第二章? 卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟
4、CNN4_1卷積神經網絡基本思想及其應用領域
第三章? 圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果
29、CNN8_4灰度圖像用程序實現卷積效果
第四章? 識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序
34、CNN9-1合成數字數據庫說明及求解問題目的
第五章? 人臉識別用CNN識別數字自帶程序并作全面研究
65、CNN10_10程序10-4優點及4個結果對比分析
第六章? GoogLeNet應用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像
68、CNN11_1GoogLeNet網絡說明及其加載
73、CNN11_6思考如何使用程序等問題及總結
第七章? 增強數據及圖像識別分類用自帶函數程序解決
74、CNN12_1數據庫來源及增強圖像數據目的
85、CNN12_12總結數據增強與泛化指標建立等問題
第八章? 合成數字圖像角度回歸預測及校正問題用自帶函數程序求解
100、CNN13_15算法擴展之7個相關算法講解
101、CNN13_16思考過擬合及隨機洗牌等8個問題
第九章? 中文漢字識別用CNN算法與自帶程序作深入研究問題
107、CNN14_5測試數據路徑與圖像隨機顯示
116、CNN14_14總結漢字識別算法及其算法結合思路
136、CNN15_20cnntrain及cnntest功能及語法
144、CNN15_28總結函數學習及程序改進等6個問題
149、CNN16_5圖像4類顯示對比及標簽對應分析
150、CNN16_6思考如何使用程序模板處理自己數據
154、CNN17_4程序17_1改輪數迭代總數方案及結果對比
158、CNN17_8思考如何使用程序等問題及總結
五、
附件1_必先看_2.5版卷積神經網絡與MATLAB程序學習指導
附件2_ 2.5版CNN _PPT課件
附件3_2.5版程序m文件及數據
