深度学习技术体系解析
| 技术模块 | 核心内容 | 实训项目 |
|---|---|---|
| 算法基础 | 梯度下降优化/反向传播机制 | MNIST手写识别实战 |
| 计算机视觉 | 卷积神经网络架构解析 | 图像分类系统开发 |
| 自然语言处理 | Transformer模型原理 | 智能文本生成器 |
教学特色与培养目标
课程采用理论讲解与项目实战双轨并行的教学模式，重点培养学员三大核心能力：
- 算法原理的深入理解与调优能力
- TensorFlow/PyTorch工业级项目开发能力
- 跨领域技术方案的迁移应用能力
课程技术栈深度剖析
编程框架部分涵盖TensorFlow 2.x与PyTorch双平台实战，通过对比教学使学员掌握不同场景下的框架选型策略：
- TensorFlow静态图与动态图机制
- Keras高层API应用实践
- PyTorch动态计算图特性
- ONNX跨框架模型转换
行业应用案例解析
课程包含12个真实行业项目开发，涵盖智能制造、金融科技、医疗影像等热门领域：
- 工业质检中的缺陷检测系统
- 金融时序数据预测模型
- 医学影像分割系统开发
教学资源配置说明
实训环境配备NVIDIA TESLA计算集群，提供以下教学支持：
- 云端GPU资源全天候访问
- 工业级代码版本管理系统
- 持续集成/持续部署环境
- 容器化实验环境配置
