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深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训课程

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    曙海教学优势

      本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质,深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训课程以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训课程专家,课程可定制,热线:4008699035。

      大批企业和曙海
    建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。

     

    精品课程班级列表

    •    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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