课程体系

深度学习算法实训

面向深度学习核心能力培养,课程从神经网络基础到CNN/序列模型/目标检测逐步进阶,结合主流框架与实战项目,强化模型训练、调参与部署能力。

深度学习算法实训

TEACHING APPLICATION

产品定位与教学应用

深度学习算法实训以能力训练和项目实践为主线,把原理讲解、代码实验、数据资源和综合任务组织为可落课的教学内容。

课程可与智学云平台及人工智能实验设备配套,也可以结合学校现有环境实施。教师可根据学时、学生基础和专业方向调整实验深度。

适用专业与场景

  • 人工智能技术应用专业
  • 计算机与软件相关专业
  • 需要补充项目化资源的课程团队
  • 技能竞赛与创新实践教学

可开展的实验与项目

  • 多框架支持
  • 模型及代码
  • 目标检测实训
  • 工程部署优化

实施与交付服务

  1. 1实施前确认课程目标、班级规模、场地网络和现有设备条件。
  2. 2交付时完成环境部署、样例验证、账号或设备初始化及使用培训。
  3. 3提供配套文档、实验资源和技术支持渠道,协助教师完成首次开课。
  4. 4支持基于学校课程与项目需求进行内容扩展,具体范围以确认后的方案为准。

常见问题

深度学习算法实训适合哪些学校和课程?

适合需要开展人工智能理论与实践结合教学的本科、高职和职业院校。具体课程应根据深度学习算法实训的功能、学生基础和学校人才培养方案确定。

是否支持教师二次开发?

产品和课程重视开放接口、样例代码与可扩展实验。具体可开放范围、开发语言和接口清单可在方案确认阶段说明。

如何确定采购数量和配置?

建议结合班级人数、小组组织、周课时、共享课程数量和现有环境测算。风扬信息可在需求调研后提供分层配置建议。

是否提供安装培训和教学支持?

可提供部署调试、样例验证、教师使用培训与后续技术支持,详细交付范围以项目方案和合同为准。

CORE FEATURES

核心特性

我们为高校及企业提供经过验证的工业级解决方案,让教学与研发更加高效。

多框架支持

兼顾主流深度学习框架,拓宽学生的技术视野与就业面。

模型及代码

提供最新的预训练模型与代码,方便学生进行实验与研究。

目标检测实训

围绕YOLO等主流检测算法开展训练与推理实践,掌握从数据标注到模型评估的完整流程。

工程部署优化

结合模型压缩与推理加速方法,训练学生将深度学习模型高效部署到实际应用环境。

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