《深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)》
《深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)》詳細(xì)內(nèi)容
《深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)》
深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)課程大綱 第一天：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與框架概述
上午：
深度學(xué)習(xí)入門
深度學(xué)習(xí)歷史與基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)：感知機(jī)、多層前饋網(wǎng)絡(luò)
激活函數(shù)與損失函數(shù)介紹
反向傳播算法原理
深度學(xué)習(xí)框架重要性
為什么需要深度學(xué)習(xí)框架
主流深度學(xué)習(xí)框架概覽（TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet等）
框架選擇考量因素
下午：
TensorFlow框架基礎(chǔ)
TensorFlow簡(jiǎn)介與安裝
計(jì)算圖與會(huì)話（TensorFlow 1.x）
TensorFlow 2.x簡(jiǎn)介：Eager Execution模式
Tensor與Variable基本概念
PyTorch框架基礎(chǔ)
PyTorch簡(jiǎn)介與安裝
動(dòng)態(tài)圖機(jī)制與自動(dòng)求導(dǎo)
Tensors與Operations
PyTorch中的nn模塊與optim模塊
第二天：深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與優(yōu)化
上午：
模型構(gòu)建技巧
序列模型、卷積模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN/LSTM/GRU）
模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化策略
正則化與Dropout
數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)
數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理流程
數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)
使用框架內(nèi)置的數(shù)據(jù)加載器（如TensorFlow的tf.data, PyTorch的DataLoader）
下午：
訓(xùn)練過(guò)程優(yōu)化
超參數(shù)調(diào)優(yōu)
學(xué)習(xí)率調(diào)整策略（如Adam, RMSprop）
梯度裁剪與歸一化
早期停止與模型保存/加載
模型評(píng)估與部署
評(píng)價(jià)指標(biāo)與混淆矩陣
模型驗(yàn)證與交叉驗(yàn)證
模型部署概述與TensorFlow Serving, PyTorch Model Server簡(jiǎn)介
第三天：實(shí)踐 - TensorFlow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
全天：
項(xiàng)目一：圖像分類（使用TensorFlow）
數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備（如CIFAR-10）
構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
編寫訓(xùn)練腳本與評(píng)估代碼
使用TensorBoard進(jìn)行可視化
模型調(diào)優(yōu)與最終評(píng)估
第四天：實(shí)踐 - PyTorch項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
全天：
項(xiàng)目二：自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)（使用PyTorch）
數(shù)據(jù)預(yù)處理（文本清洗、分詞、詞嵌入）
構(gòu)建LSTM/GRU模型
情感分析或文本分類任務(wù)實(shí)現(xiàn)
使用PyTorch Lightning簡(jiǎn)化訓(xùn)練流程（可選）
評(píng)估模型并分析結(jié)果
第五天：進(jìn)階話題與實(shí)戰(zhàn)總結(jié)
上午：
分布式訓(xùn)練
分布式訓(xùn)練原理與框架支持（如TensorFlow的Distributed Strategy, PyTorch的Distributed Data Parallel）
實(shí)戰(zhàn)案例分享或模擬
模型壓縮與量化
模型壓縮技術(shù)（剪枝、量化、蒸餾）
實(shí)戰(zhàn)演示如何在框架中實(shí)現(xiàn)模型壓縮
下午：
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目總結(jié)與討論
回顧前兩天實(shí)踐項(xiàng)目，分享經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)
學(xué)員項(xiàng)目展示與點(diǎn)評(píng)
深度學(xué)習(xí)框架未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與新技術(shù)展望
Q&A與課程反饋
解答學(xué)員疑問(wèn)
收集課程反饋，優(yōu)化后續(xù)教學(xué)內(nèi)容
結(jié)束：總結(jié)課程要點(diǎn)，鼓勵(lì)學(xué)員持續(xù)學(xué)習(xí)與實(shí)踐，提供進(jìn)一步學(xué)習(xí)資源鏈接。
李海良老師的其它課程
《程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與VC++應(yīng)用》教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱：程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與VC++應(yīng)用英文名稱：IntroductiontoProgrammingandVC++Application課程編號(hào)：08063086學(xué)分：2學(xué)時(shí)：36課程類型：專業(yè)教育選修課開(kāi)課學(xué)期：第5學(xué)期先修課程：C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)適用專業(yè)：電氣工程及其自動(dòng)化，自動(dòng)化開(kāi)課學(xué)院：國(guó)際能源學(xué)院課程負(fù)
講師：李海良詳情
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用（英文名稱）BigdatatechnologyandApplication課程學(xué)時(shí)理論8小時(shí)，實(shí)驗(yàn)4小時(shí)授課方式多媒體+實(shí)踐考核方式實(shí)踐考試+課程論文開(kāi)課單位先修課程C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)；Java程序設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；Linux操作系統(tǒng)；后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法；適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能
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大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)大綱第一天：基礎(chǔ)知識(shí)與初步實(shí)踐上午：理論基礎(chǔ)與工具準(zhǔn)備1.歡迎與介紹培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語(yǔ)言模型概述2.1什么是大語(yǔ)言模型（LLM）定義與基本概念介紹Transformer架構(gòu)及其在自然語(yǔ)言處理中的重要性2.2LLM的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)介紹LLM在文本生成、翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應(yīng)用主要的LLM架構(gòu)GPT
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模擬電子技術(shù)教學(xué) 08.29
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講師：李海良詳情
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人工智能 08.29
人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，掌握人工智能的基本原理和各種算法模型，并學(xué)會(huì)應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。二、課程目標(biāo)1.理解人工智能的基本概念和原理；2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域
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人工智能基礎(chǔ)理論 08.29
人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸：用于預(yù)測(cè)連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問(wèn)題決策樹(shù)與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問(wèn)題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工
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人工智能培訓(xùn) 08.29
第一天：人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸：用于預(yù)測(cè)連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問(wèn)題決策樹(shù)與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問(wèn)題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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軟件工程設(shè)計(jì) 08.29
《軟件工程設(shè)計(jì)》課程教學(xué)大綱總學(xué)時(shí)數(shù)：60學(xué)時(shí)，其中：理論教學(xué)30學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)30學(xué)時(shí)學(xué)分：先修課程：《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》，《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》，《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫(kù)原理及其應(yīng)用》考核方式：考試一、制訂大綱的依據(jù)本大綱根據(jù)2020年計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃制訂二、課程簡(jiǎn)介軟件工程作為一門專業(yè)主干課，重點(diǎn)要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開(kāi)發(fā)和維護(hù)有關(guān)的四個(gè)方面的主要內(nèi)容——過(guò)
講師：李海良詳情
網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試培訓(xùn)大綱---培訓(xùn)目標(biāo)：本培訓(xùn)旨在通過(guò)五天的學(xué)習(xí)，使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試的理論知識(shí)與實(shí)踐技能。培訓(xùn)將理論與實(shí)踐相結(jié)合，確保學(xué)員能夠在理解滲透測(cè)試原理的基礎(chǔ)上，熟練運(yùn)用各種工具和技術(shù)進(jìn)行實(shí)際操作。通過(guò)培訓(xùn)，學(xué)員將能夠獨(dú)立完成滲透測(cè)試項(xiàng)目，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天：滲透測(cè)試基礎(chǔ)與理論上午-網(wǎng)絡(luò)安全概述-網(wǎng)絡(luò)安全的重要性
講師：李海良詳情
- 1社會(huì)保障基礎(chǔ)知識(shí)(ppt) 21177
- 2安全生產(chǎn)事故案例分析(ppt) 20260
- 3行政專員崗位職責(zé) 19065
- 4品管部崗位職責(zé)與任職要求 16242
- 5員工守則 15475
- 6軟件驗(yàn)收?qǐng)?bào)告 15415
- 7問(wèn)卷調(diào)查表(范例) 15127
- 8工資發(fā)放明細(xì)表 14568
- 9文件簽收單 14218