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2018十二月份北京站(深度学习DeepLearning核心技术实战培训班)

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2018年马上结束啦还在等什么???
2020年人工智能市场将达90亿美元,人工智能演进是计算的革命。今天的机器能够“看见”世界,却不能真正理解世界。还需要加强学习,强化学习对现实的世界模拟。未来几乎是无限的,一切刚刚开始,所以大家现在学习还来得及。
“所以大家要做到两件事”
一、爱岗敬业、工作勤奋。热爱自己的事业和工作。热爱促使其努力和勤奋。
二、热爱学习、不断充电。优秀的人都知道“知识是通向成功的阶梯”。无论工作再忙,也不忘学习,对知识的追求孜孜不倦。

2018十二月份(深度学习DeepLearning核心技术实战培训班)邀请爱好者参加学术

各企事业单位、高等院校及科研院所:

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,越来越多的企业寻求更加强大的深度学习能力。深度学习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,推动了深度学习在各行业的应用与发展。

中国管理科学研究院职业资格认证培训中心举办“深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训班”具体通知如下;

 一体化课程体系:公开课+网络课+训练营;

★ 以任务训练贯穿的针对性实战应用培训;

 全过程专家,助教跟踪式的辅导教学;

官方王老师 报名咨询QQ:61408381   E_mail: 61408381@qq.com  

一、培训目录

1:公开上机实战课

·掌握深度学习运行环境搭建;

·掌握深度模型训练和优化技巧;

·深度学习五大模型构建解析;

·开源平台训练实战体验;

·规定环境、规定数据、规定任务实现;

·实践复习、实践巩固、理论强化;

·学员横向互动,人脉建立;

二、时间地点: 

2018年12月13日—2018年12月16日   北京

(时间安排:第一天报到、授课三天、大学机房授课)

三、实战公开课程目标:

1,公开课采用深入浅出的方法,结合实例并配以大量代码练习,重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。

2、能够把握深度学习的技术发展趋势,可以熟练掌握深度学习核心技术、主要模型、实践技巧、并配以大量代码练习,同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论,有效的提升学员解决复杂问题的能力;

3,掌握深度学习平台Tensorflow训练网络搭建与配置、掌握数据价值的深度挖掘。

4,亲手挑战图像识别、生成人脸、聊天机器人、模拟机器人等实战项目,在实操中完全掌握深度学习核心技能。

5,实践手写字体识别、叶片分类等案例,动手练习让AI自己玩游戏。

四、主讲内容

一、深度学习基础和基本思想

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

二、深度学习基本框架结构

1Tensorflow         2Caffe      

3Torch           4MXNet

三,卷积神经网络 CNN

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 (YOLOSSD

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,循环神经网络 RNN

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

3,RNN实际应用    Seq2Seq的原理与实现

五、深度强化学习DRN

1,强化学习的理论知识  2经典模型DQN讲解

3,AlphaGo原理讲解     4RL实际应用;实现一个AlphaGo  

六,对抗性生成网络

1, GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN

2, GAN经典模型  INFOGAN,WGAN,S2-GAN

3,GAN实际应用  DCGAN提高模糊图片分辨率

4,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,限制波尔兹曼机(RBM)       4,深度信念网络(DBN)

十、辅助课程

1,QQ群、微信群建立        2,个性问题答疑

五、参会对象:

各省市、自治区从事人工智能、深度学习、大数据挖掘、计算机视觉、人脸识别、图像处理、行人检测、自然语言处理等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员,以及深度学习、计算机视觉广大爱好者;

六、费用标准

每人4400元(含公开课、网络课、训练营、证书、午餐费)住宿可统一安排,费用自理。

七、颁发证书

参加相关会议并通过考试的学员,可以获得:

由中国管理科学研究院职业资格认证培训中心颁发的《深度学习开发与应用工程师》(高级)专业技能资格证书,官方网站查询,该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

注:请学员带两寸彩照1张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各两张。

本次培训由北京中际英才文化传媒有限公司、北京宏盛元亨文化交流中心具体承办。

八、培训专家

中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等科研机构和大学的高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

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