课程简介

 

 
 

教学优势

  曙海教育的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系。曙海教育的课程在业内有着响亮的知名度。

  本课程,秉承21年积累的教学品质,以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。

 

课程列表

  • 郑一讲课800腾讯课堂.jpg

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    【内容简介】《2.5版卷积神经网络与应用和MATLAB程序详解》主要内容包括:课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献,卷积神经网络(CNN)基本概念、理论推导及算法步骤,图像卷积与池化运算及MATLAB程序效果,识别合成数字用卷积神经网络算法与MATLAB自带函数程序,人脸识别用CNN识别数字自带程序并作全面研究,GoogLeNet应用于识别狼狗,花朵及轿车等图像,增强数据及图像识别分类用自带函数程序解决,合成数字图像角度回归预测及校正问题用自带函数程序求解,中文汉字识别用CNN算法与自带程序作深入研究问题,手写体数字识别用网络流行的CNN算法程序,识别问题方案选择及自己数据处理模板程序, 英文字母识别问题研究用网络流行识别手写体数字程序。

     

    第一章  课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献

    1、CNN1_《卷积神经网络算法程序》讲什么及能干什么详细介绍

    2、CNN2_MATLAB程序免费提供及课程亮点特点说明

    3、CNN3_慎拍不拍建议与学习基础要求及参考文献

    第二章  卷积神经网络(CNN)基本概念、理论推导及算法步骤

    4、CNN4_1卷积神经网络基本思想及其应用领域

    第三章  图像卷积与池化运算及MATLAB程序效果

    29、CNN8_4灰度图像用程序实现卷积效果

    第四章  识别合成数字用卷积神经网络算法与MATLAB自带函数程序

    34、CNN9-1合成数字数据库说明及求解问题目的

    第五章  人脸识别用CNN识别数字自带程序并作全面研究

    65、CNN10_10程序10-4优点及4个结果对比分析

    第六章  GoogLeNet应用于识别狼狗,花朵及轿车等图像

    68、CNN11_1GoogLeNet网络说明及其加载

    73、CNN11_6思考如何使用程序等问题及总结

    第七章  增强数据及图像识别分类用自带函数程序解决

    74、CNN12_1数据库来源及增强图像数据目的

    85、CNN12_12总结数据增强与泛化指标建立等问题

    第八章  合成数字图像角度回归预测及校正问题用自带函数程序求解

    100、CNN13_15算法扩展之7个相关算法讲解

    101、CNN13_16思考过拟合及随机洗牌等8个问题

    第九章  中文汉字识别用CNN算法与自带程序作深入研究问题

    107、CNN14_5测试数据路径与图像随机显示

    116、CNN14_14总结汉字识别算法及其算法结合思路

    第十章  手写体数字识别用网络流行的CNN算法程序

    136、CNN15_20cnntrain及cnntest功能及语法

    144、CNN15_28总结函数学习及程序改进等6个问题

    第十一章  识别问题方案选择及自己数据处理模板程序

    149、CNN16_5图像4类显示对比及标签对应分析

    150、CNN16_6思考如何使用程序模板处理自己数据

    第十二章  英文字母识别问题研究用网络流行识别手写体数字程序

    154、CNN17_4程序17_1改轮数迭代总数方案及结果对比

    158、CNN17_8思考如何使用程序等问题及总结

    五、

    附件1_必先看_2.5版卷积神经网络与MATLAB程序学习指导

    附件2_ 2.5版CNN _PPT课

    附件3_2.5版程序m文件及数据

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