算法工程师-高级深度学习

算法工程师-高级深度学习课程概览

课程名称：算法工程师-高级深度学习

本课程系统覆盖深度学习核心理论与实战技能，包括神经网络优化、卷积神经网络、图像处理、分布式系统、生成对抗网络（GAN）、Transformer 等前沿技术。通过项目驱动和实战案例，帮助学员掌握从理论到产业落地的完整能力。

算法工程师-高级深度学习课程核心内容：

神经网络解析：网络结构、激活函数、正则化与性能评估，实战 MNIST 调优。

图像分类与目标检测：LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、Faster R-CNN 等全流程实战。

图像分割与自监督学习：U-Net、DeepLab v3、病理影像分割与特征可视化。

分布式训练与推理系统：数据并行训练、微服务架构、Docker 部署。

前沿技术应用：深度强化学习、GAN 系列、Transformer、DenseNet、Xception。

大规模数据集与医疗影像：ImageNet、猫狗大战、病理影像分割与预测。

算法工程师-高级深度学习课程适合人群：

算法工程师与 AI 开发者

计算机视觉、医学影像分析及智能产品研发人员

需要提升分布式部署与工程化能力的技术团队

学习地址：算法工程师-高级深度学习

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