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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

培训目标:

  1、本次深度学习培训采用深入浅出的方法,结合实例,重点讲解Deep Learning框架模型、科学算法、训练过程技巧,使学员更有效的掌握Deep Learning核心技术及动手能力;

  2、通过本次课程的学习,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;

  培训课程:

  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

  3,机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习

  4,深度学习的前生今世、发展趋势

  5,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

  1,Caffe 2,Tensorflow

  3,Torch 4,MXNet

  三,深度学习Deep Learning-卷积神经网络

  1,CNN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

  2,CNN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

  2, AlphaGo原理讲解

  3, 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;

  (2)关键问题解析;



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