卷积神经网络（CNN）实战课程
培训对象：
AI算法工程师；深度学习初学者；计算机视觉应用开发者；以及希望系统掌握CNN核心技术的技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握卷积神经网络（CNN）的核心原理、经典架构与实战技能。精通卷积层、池化层、全连接层的原理与参数设置，理解感受野、权值共享、平移不变性等核心概念。掌握ResNet、DenseNet、MobileNet等经典CNN架构的设计思想与实现方法。具备独立完成图像分类、特征提取、迁移学习等任务的实战能力。
培训内容介绍：
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CNN基础概念：讲解卷积神经网络的起源与发展，理解卷积操作在图像处理中的意义。学习感受野、权值共享、平移不变性等CNN核心特性。
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卷积层深度解析：深入讲解卷积运算的数学原理，学习卷积核大小、步长、填充对输出特征图尺寸的影响。掌握多通道卷积、1×1卷积、深度可分离卷积的实现与应用。
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池化层与激活函数：学习最大池化、平均池化的原理与作用。深入理解ReLU、Leaky ReLU、ELU等激活函数的特性与选择策略。
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经典CNN架构（LeNet/AlexNet/VGG）：讲解LeNet-5在手写数字识别中的应用。学习AlexNet的突破性设计（ReLU、Dropout、数据增强）。掌握VGG网络的堆叠思想与实现。
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残差网络ResNet：深入讲解残差学习的思想，理解残差块如何解决深层网络退化问题。学习ResNet的不同变体（ResNet-18/34/50/101/152）的架构差异。
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轻量化CNN架构：学习MobileNet的深度可分离卷积设计，理解宽度因子与分辨率因子的作用。掌握ShuffleNet、EfficientNet等轻量化网络的设计思想。
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DenseNet与CSPNet：讲解DenseNet的密集连接机制，理解特征复用与梯度流动的优化。学习CSPNet的部分跨阶段连接设计及其在YOLOv4中的应用。
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CNN网络可视化与理解：学习使用特征图可视化技术，理解CNN各层学习到的特征。掌握类激活图（CAM、Grad-CAM）的方法，解释模型分类决策的依据。
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迁移学习实战：讲解迁移学习的原理与优势，学习使用预训练模型进行特征提取与微调。实战基于ImageNet预训练模型的图像分类任务，实现小数据集上的高性能模型。
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CNN在图像分类外的应用：学习CNN在目标检测（作为Backbone）、图像分割（全卷积网络）、图像生成（DCGAN）中的扩展应用。
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CNN模型训练技巧：掌握学习率调度、权重初始化、批归一化、正则化、数据增强等训练技巧。学习处理过拟合与欠拟合的策略。
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CNN完整项目实战：从数据准备、模型设计、训练调优到评估部署，完成一个完整的图像分类项目（如猫狗识别、菜品分类、场景识别）。输出可运行的CNN模型与训练代码。
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