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,AI人工智能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,AI人工智能培训课程专家,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。
主题
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内容
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第一部分
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深度学习Deep Learning基础和基本思想
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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
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第二部分
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机器学习概要介绍
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1. 分类分析算法介绍
a) 贝叶斯概率
b) 决策树算法族
c) 随机森林
d) 支持向量机
2. 回归算法介绍
a) 多元线性回归
b) 逻辑回归
3. 聚类分析算法介绍
a) K-means聚类
b) 层次聚类
4. 上机实战
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第三部分
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深度学习介绍
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1. 神经网络目的
2. 神经网络的应用场景
3. 神经网络算法介绍
a) 感知机
b) 反向传播算法
4. 深度学习算法介绍
a) 随机梯度下降算法
b) 过拟合与欠拟合
c) 卷积神经网络
d) 自动编码器
e) 稀疏编码
f) 限制波尔兹曼机
g) 循环神经网络以及LSTM
5. 应用介绍
a) 人脸识别
b) 风格转换
c) 目标检测
6. 常见模型结构介绍
a) Alexnet
b) VGG
c) Resnet
d) GoogleNet
e) SqueezeNet
f) FCN
g) 上机实战
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第四部分
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深度学习Deep Learning基本框架结构
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1. Caffe介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
2. Tensorflow介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
3. Keras介绍
a) 软件架构
b) 安装以及使用方法
4. 虚拟机安装以及使用
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第五部分
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用TensorFlow玩转深度学习
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1. TensorFlow框架架构
2. TensorFlow Api概览
3. Tensorflow上手实操简单练习
4. 亲自动手使用TensorFlow逐行写出一个手写识别网络
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第六部分
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前沿技术介绍
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5. 强化学习
a) 强化学习的理论知识
b) 经典模型DQN讲解
c) AlphaGo原理讲解
6. 对抗性生成网络
d) GAN的理论知识
e) GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN
f) GAN实际应用
7. 迁移学习
g) 迁移学习的理论概述
h) 迁移学习的常见方法
i) 上机实战
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第七部分
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算法移植介绍及讨论
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1. 算法单元介绍
a) 卷积
b) Pooling
c) 激活函数
d) 数据结构
2. 移植问题讨论
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