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人工智能深度學習培訓大綱

課程編號:22052

課程價格:¥21200/天

課程時長:3 天

課程人氣:961

行業類別:不限行業     

專業類別:人工智能 

授課講師:趙衛東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說:如果我們不想死,就要向最優秀的人和組織學習,否則怎么能先進呢?該項目可以零距離接觸,感悟其優秀文化,學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

時間安排

課程內容

上午

 

第一章:機器學習基礎

1.1、線性代數

1)矩陣運算   2)向量運算    3)SVD    4)PCA)

1.2、概率信息論

1)概論分布        2)期望、方差、協方差   

3)貝葉斯          4)結構概論模型)

1.3、數值優化

 

 

第二章:深度學習基礎

2.1、深度學習介紹

1)發展歷史   2)主要應用

2.2、感知器     2.3、人工神經網絡     2.4、前饋神經網絡

2.5、BP算法     2.6、Hessian矩陣

 

下午

第三章:深度學習進階——卷積神經網絡

3.1、CNN卷積神經網絡

1)卷積層(一維卷積、二維卷積)  

2)池化層(均值池化、最大池化)

3)全連接層    4)激活函數層   5)Softmax層

3.2、CNN卷積神經網絡改進

1)R-CNN    2)Fast-R-CNN    3)Faster-R-CNN與圖像分類實戰

3.3、深度學習的模型訓練技巧

3.4、梯度下降的優化方法詳解

上午

第四章:深度學習進階——循環神經網絡

4.1、RNN循環神經網絡

1)梯度計算     2)BPTT

4.2、RNN循環神經網絡改進

1)LSTM     2)GRU     3)Bi-RNN     4)Attention based RNN

 

 

第五章:深度學習軟件

5.1、各個深度學習相關軟件的對比與使用介紹

5.2、Tensorflow重點知識提要

5.3、Tensorflow實現一個MNIST手寫數據集

 

下午

第六章:應用案例(一)

6.1、CNN應用案例

1)CNN實例應用1:實現人臉檢測與人臉特征點定位

2)CNN實例應用2:SSD/YOLO實現目標檢測

3)CNN實例應用3:Tensorflow實現圖像分類與分割

4)CNN實例應用4:利用卷積神經網絡做圖像風格結合

6.2、RNN實際應用

1)RNN實例應用1:Seq2Seq的原理與實現

2)RNN實例應用2:Tensorflow實現遞歸神經網絡進行序列預測 

上午

第七章:強化學習

7.1、強化學習的理論知識

7.2、經典模型DQN講解

7.3、AlphaGo原理講解

 

 

第八章:對抗性生成網絡

8.1、GAN的理論知識

8.2、GAN經典模型1:GAN,CGAN,LAPGAN,DCGAN,

8.3、GAN經典模型2:INFOGAN,WGAN,S2-GAN

 

下午

第九章:應用案例(二)

9.1、強化學習應用案例

1)RL實際應用1:實現一個AlphaGo

9.2、GAN應用案例

1)GAN實際應用1:DCGAN提高模糊圖片分辨率

2)GAN實際應用2:InfoGAN做特定的樣本生成

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