特色：

1、采用深入浅出的方法，结合实例并配以大量代码练习，重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。

2、能够把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习核心技术、实践技巧，同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效的提升学员解决复杂问题的能力；

3、掌握深度学习平台Tensorflow训练网络搭建与配置、掌握数据价值的深度挖掘。

4、掌握图神经网络模型及框架PyTorch

5、实践手写字体识别、叶片分类等案例，动手练习让AI自己玩游戏。

6、根据自己的科研项目及课题研究，灵活掌握应用深度学习五大框架模型。

注：其它开源的公开数据集：ImageNet、MS-COCO、UCF101、HMDB51、PASCAL VOC、Open Images等。