深度学习框架-Caffe入门

适用人群

1、对人工智能、深度学习感兴趣的学员

2、渴望学习当今最热门最前沿技术的人

课程目标

1.了解caffe基本框架，以及文件配置

2.学会绘制网络结构图，特征平面图，loss曲线图和accuracy曲线图

3.学会使用caffe训练模型的完整流程

4.学会训练自己的模型

讲师介绍

覃老师

对机器学习、深度学习神经网络等领域有多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

免费视频这么多，为什么还要来大讲台？

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章：Caffe介绍与安装

1.1 Caffe概述
1.2 Caffe在windows下的安装编译

第二章：Caffe实操

2.1 Caffe快速上手-mnist数据集分类(一)
2.2 Caffe快速上手-mnist数据集分类(二)

第三章：Caffe文件与优化器

3.1 Caffe文件详解
3.2 各种优化器的介绍

第四章：Caffe可视化

4.1 Caffe的python接口安装，以及模型可视化
4.2 Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化

第五章：Caffe图像识别

5.1 GoogleNet结构讲解，准备用GoogleNet实现图像识别
5.2 使用python接口调用GoogleNet实现图像识别

第六章：Caffe网络设计

6.1 Caffe在windows下GPU版本的安装
6.2 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一)
6.3 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(二)

第七章：课程总结

7.1 迁移学习-Finetune
7.2 Snapshot以及课程总结

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