| 技术领域 | 核心算法 | 实战案例 |
|---|---|---|
| 图像识别 | 卷积神经网络CNN | 工业质检系统开发 |
| 语音处理 | 时序分析LSTM | 智能客服语音系统 |
| 自然语言处理 | 循环神经网络RNN | 舆情分析平台构建 |
课程采用模块化教学体系，重点培养学员在TensorFlow框架下的工程实践能力。首阶段从卷积神经网络的基础架构展开，详细解析池化层参数优化策略与全连接层设计原理。
通过工业质检案例，演示如何通过调整卷积核尺寸优化特征提取效果。对比分析不同激活函数在图像识别中的性能差异，结合实际数据集讲解数据增强技术的应用场景。
基于真实语音数据集，构建端到端的语音识别系统。重点解析梅尔频率倒谱系数的特征提取过程，演示如何通过LSTM网络实现语音指令的时序建模。
课程设置三大实战模块，每个项目均采用真实业务场景：
针对生成对抗网络等前沿技术设置专项研讨，通过图像生成案例解析判别器与生成器的协同训练机制。结合迁移学习技术，演示如何利用预训练模型加速项目开发。
系统讲解超参数调优方法论，包括学习率动态调整策略、批量尺寸对训练效果的影响分析。通过可视化工具展示不同正则化方法对模型泛化能力的提升效果。
