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深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训
价格 ¥ 4800.00
超过学习截止日期,不允许加入和购买
课程介绍

   随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing、高性能计算HPC等计算机科学技术的发展和应用的普及,为了在人工智能时代占得先机,越来越多的企业寻求更加灵活和强大的深度学习能力。深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向,受到了学术界和工业界的高度关注。目前,微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里巴巴等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心,中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化,显著推动了深度学习在各行业的应用与发展。

   本次对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的讲解,同时进行深入的应用讨论,帮助参加学员掌握、利用深度学习进行具体的科研和工程技术工作的开展。

线下培训时间:

20180126 — 20180129    北京

20180323 — 20180326    北京

20180412 — 20180415    上海

课程大纲:

一、深度学习Deep Learning基础和基本思想

1,人工智能概述、计算智能、类脑智能

2,机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习

3,深度学习的前生今世、发展趋势

4,人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示

二、深度学习Deep Learning基本框架结构

1Caffe            2Tensorflow

3Torch            4MXNet

三,深度学习Deep Learning-卷积神经网络

1CNN卷积神经网络

卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)

全连接层    激活函数层    Softmax层

2CNN卷积神经网络改进

R-CNN (SPPNET)  Fast-R-CNN  Faster-R-CNN (YOLO、SSD)

3深度学习的模型训练技巧

4梯度下降的优化方法详解

四,深度学习Deep Learning-循环神经网络

  1. RNN循环神经网络

梯度计算    BPTT

2,RNN循环神经网络改进

LSTM      GRU     Bi-RNN  Attention based RNN

3,RNN实际应用    Seq2Seq的原理与实现   

五、强化学习

1,强化学习的理论知识 

2,经典模型DQN讲解

  1. AlphaGo原理讲解   
  2. RL实际应用;实现一个AlphaGo

六,对抗性生成网络

  1. GAN的理论知识  
  2. GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN

3,GAN经典模型  INFOGAN,WGAN,S2-GAN

4,GAN实际应用  DCGAN提高模糊图片分辨率

5,GAN实际应用  InfoGAN做特定的样本生成

七、迁移学习

1,迁移学习的理论概述

2,迁移学习的常见方法

特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例

八、CNN应用案例

1,CNN与手写数字集分类

2,YOLO实现目标检测

3,PixelNet原理与实现

4,利用卷积神经网络做图像风格结合

九、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法

1,AutoEncoder自动编码器

2,Sparse Coding稀疏编码

3,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机

4,Deep BeliefNetworks深信度网络

5,Convolutional Neural Networks卷积神经网络

十、辅助课程

(1)疑难解答、分组讨论;

(3)关键问题解析;

(4)学后交流、微信群、QQ群建立;

费用标准:

  每人4800元(含报名费、培训费、午餐费、资料费、证书费)住宿可统一安排,费用自理。
 

颁发证书:

参加相关会议并通过考试的学员,可以获得:

         由工信部人才交流中心颁发的《深度学习开发与应用工程师》国家紧缺人才培养工程证书,该证书直接纳入工信部人才库。

注:请学员带两寸彩照两张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各两张。

联系方式:

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企业定制课程服务参考:http://www.ictedu.net/page/21 .

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课程助理私信 http://www.ictedu.net/user/262 或者邮件至 ict@ictedu.net

 

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