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Allegro Cadence PCB設計高級班
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Allegro Cadence PCB Layout高級班

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Mentor EE 高速電路板設計與仿真

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汽車電子總線協議系列一--CAN/LIN/FlexRay總線協議

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專家講師

曙海--工程師的項目導師。

曙海講師體系和課程體系歷經多年升級，形成了以項目實戰經驗豐富的工程師為基礎，產學研相結合的體系，曙海的學員大部分來自外資企業、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學員都參加工作很多年了，這對曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊伍名校博士、碩士學歷的工程師占絕大多數，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，他們有著深厚的專業技能和技術素養，豐富的項目實戰經驗，基本上都有十多年實際項目經驗，開發過多個大型項目。

針對客戶實際需求，案例教學，邊講邊練，互動式授課，曙海的專家講師以專業、敬業的精神，傾囊相授，不辜負每個學員的托付和期望。

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曙海特色

曙海-IT高端培訓的良心技術服務機構，一站式軟硬件技術服務平臺。

包教包會，免費重修！服務形式：線上真人互動式遠程授課、線下現場面授培訓，公開課，上門內訓服務，技術咨詢，承接企事業或政府項目，技術專家外包。特殊技術可以訂制培訓&咨詢，按實際需求服務，時間安排靈活--工作日、周末、晚班，豐富專家資源，精確匹配服務，授課地點靈活--全國連鎖，參訓人數靈活--小班教學，豐富專家資源，顧問式咨詢服務。

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公益培訓

第6期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式DSP宣講會”

第5期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式FPGA宣講會”

第4期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式DSP6000宣講會”

第3期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Linux宣講會”

第2期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Wince宣講會”

第1期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Linux宣講會”

培訓班新動態

MATLAB 深度學習培訓

班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)

堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。

上課時間和地點

上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈
近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2025年12月15日..以質量求發展....合作共贏....實用實戰....用心服務......--即將開課--........................(歡迎您垂詢，視教育質量為生命！)

實驗設備

        ☆資深工程師授課
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新優惠

◆在讀學生憑學生證，可優惠500元。

質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

　培訓課程大綱

MATLAB 深度學習培訓大綱

MATLAB 基礎

使用遷移學習進行圖像分類
目標：課程概述，使用預訓練網絡執行圖像分類，使用遷移學習訓練自定義分類網絡。

預訓練網絡
圖像數據存儲
遷移學習
網絡評估
解釋網絡行為
目標：可視化通過網絡的圖像數據了解網絡如何運算，將該技術應用于不同種類的圖像。

激活
特征提取用于機器學習
創建網絡
目標：從頭開始建立卷積網絡，理解網絡層次之間如何傳遞信息，以及不同層級如何工作。

從頭開始訓練
神經網絡
卷積層和過濾器
訓練網絡
目標：理解訓練算法如何工作，設置訓練選項來檢測和控制訓練。

訓練網絡
訓練過程繪圖
確認

改善網絡性能
目標：選擇和修改訓練算法選項，網絡結構，或者訓練數據來改善網絡效率。

訓練選項
有向無環圖
增加數據存儲
執行圖像回歸
目標：創建卷積網絡來預測連續數據響應。

回歸網絡遷移學習
回歸網絡評估矩陣
圖像檢測目標
目標：訓練網絡定位和標明圖像中具體對象。

目標檢測
序列數據分類
目標：建立和訓練網絡進行有序序列數據分類，例如時間序列和傳感器數據。

長短期記憶網絡
序列分類
序列預處理
類別序列
生成輸出序列
目標：使用遞歸網絡創建預測序列。

序列分類
序列預測

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