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      首頁 > 培訓課程 > IT/技術培訓 > 深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班(6月北京) 更新時間:2020-06-10T16:54:36

      深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班(6月北京)
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      官方合作

      深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班(6月北京) 已截止報名

      課程時間: 2020-07-17 09:00至 2020-07-20 18:00結束

      課程地點: 北京  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

      會議規模:50人

      主辦單位: 中國管理科學研究院

      發票類型: 增值稅普通發票 增值稅專用發票
      領取方式:會后快遞 
      發票內容: 會議費 會務費 會議服務費 會議注冊費 培訓費 資料費 
      參會憑證:郵件/短信發送參會通知 現場憑電話姓名參會

      行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

            會議通知

            會議內容 主辦方介紹


            深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班(6月北京)

            深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班(6月北京)宣傳圖

            各企事業單位、高等院校及科研院所:

            隨著人工智能AI、大數據Big Data、虛擬現實VR、物聯網IoT、云計算Cloud Computing、高性能計算HPC等計算機科學技術的發展和應用的普及,越來越多的企業尋求更加強大的深度學習能力。深度學習受到了學術界和工業界的高度關注。目前,微軟、騰訊、谷歌、Facebook、百度、阿里等把深度學習作為未來工業和互聯網發展的研究重心,中國科學院、清華大學、北京大學等高校和科研院所成立專業研究中心和實驗室把深度學習進行科學技術成果轉化,推動了深度學習在各行業的應用與發展。

            中國管理科學研究院職業資格認證培訓中心特舉辦“深度學習DeepLearning核心技術開發與應用培訓班”。本次對前沿的深度學習方法及應用進行了全面的講解,同時進行深入的案例分析,幫助學員掌握和利用深度學習進行具體工作的開展

            一、時間地點:《遠程在線培訓班正在進行,詳情請聯系會務組》

            2020年06月12日—2020年06月15日 ??北京

            2020年07月03日—2020年07月06日 ??北京

            (第一天全天報到,授課三天,機房上課)

            二、主講專家:

            中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京大學等科研機構高級專家,擁有豐富的科研及工程技術經驗,長期從事深度學習、人工智能、機器學習、計算機視覺等領域的教學與研究工作。

            三、培訓目標:

            1,采用深入淺出的方法,結合實例并配以大量代碼練習,重點講解深度學習框架模型、科學算法、訓練過程技巧。

            2、能夠把握深度學習的技術發展趨勢,可以熟練掌握深度學習核心技術、主要模型、實踐技巧、并配以大量代碼練習,同時針對工作中存在的疑難問題進行分析講解和專題討論,有效的提升學員解決復雜問題的能力;

            3,掌握深度學習平臺Tensorflow訓練網絡搭建與配置、掌握數據價值的深度挖掘。

            4,親手挑戰圖像識別、生成人臉、聊天機器人、模擬機器人等實戰項目,在實操中完全掌握深度學習核心技能。

            5,實踐手寫字體識別、葉片分類等案例,動手練習讓AI自己玩游戲。

            6,根據自己的項目課題,掌握應用深度學習五大框架模型。

            查看更多

            中國管理科學研究院 中國管理科學研究院

            中國管理科學研究院(簡稱中管院)由科學家錢學森、錢三強、錢偉長和裴麗生、馬洪等200多位高級科研人員發起,于1986年9月1日經陳云同志批示,在宋平等中央主要領導同志的關懷和支持下,1987年6月2日,經中國政府批準成立的國家事業單位。這是中國第一家經國家批準的專門從事管理科學和相關交叉科學研究的新型科研咨詢機構。為國際管理學者協會聯盟(IFSAM)的理事單位。 中管院堅持依法建院,依法治院,決心緊跟中央戰略部署,按照經濟和社會發展的需求,全面貫徹落實科學發展觀,團結奮斗、銳意開拓、與時俱進、扎實工作,為構建社會主義和諧社會,為繁榮發展具有中國特色管理科學事業和開創我國管理科學研究新局面,做出應有的貢獻。

            會議日程 (最終日程以會議現場為準)


            四、課程體系

            ???公開課理論講解及實戰(現場上機實踐)

            一、深度學習基礎和基本思想

            1,人工智能概述、計算智能、類腦智能

            2,機器學習概述、記憶學習、歸納學習、統計學習

            3,深度學習的前生今世、發展趨勢

            4,人工神經網絡、前饋神經網絡、BP算法?、Hessian矩陣、結構性特征表示

            二、深度學習基本框架結構

            1,Tensorflow ??2,?Caffe ?????3,Torch ???????4,MXNet

            三,卷積神經網絡CNN

            1,CNN卷積神經網絡

            卷積層(一維卷積、二維卷積)、池化層(均值池化、最大池化)

            全連接層????激活函數層????Softmax層

            2,CNN卷積神經網絡改進

            R-CNN (SPPNET)??Fast-R-CNN ?Faster-R-CNN (YOLO、SSD)

            3,深度學習的模型訓練技巧

            4,梯度下降的優化方法詳解

            四,循環神經網絡RNN

            1,?RNN循環神經網絡???

            梯度計算????BPTT

            2,RNN循環神經網絡改進

            ????LSTM ?????GRU ????Bi-RNN ?Attention based RNN

            3,RNN實際應用????Seq2Seq的原理與實現????

            五、強化學習DRL

            1,強化學習的理論知識??

            2,經典模型DQN講解

            2,?AlphaGo原理講解????

            3,?RL實際應用;實現一個AlphaGo

            六,對抗性生成網絡GAN

            1,?GAN的理論知識???

            2,?GAN經典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN

            3,GAN經典模型??INFOGAN,WGAN,S2-GAN

            4,GAN實際應用??DCGAN提高模糊圖片分辨率

            5,GAN實際應用??InfoGAN做特定的樣本生成

            七、遷移學習TL

            1,遷移學習的理論概述

            2,遷移學習的常見方法

            特征、實例、數據、深度遷移、強化遷移、研究案例

            八、深度學習算法理論解析

            1,基于區域卷積網絡RCNN ??2,深度殘差網絡Resnet

            3,膠囊網絡Capsule ???????4,長短時記憶網絡LSTM

            5,注意力機制 ?????????????6,BP反傳算法

            7,可變分編碼器VAE

            九、深度學習實際應用案例操作

            1,CNN——》圖像分類 ???????2,Lstm——》文本分類

            3,Lstm——》命名實體抽取 ??4,Yolo——》目標檢測

            5,圖像分類(CNN) ????????6,目標定位和識別(RCNN)

            7,圖像重建(Auto-encoder) ??8,文本識別(RNN)

            9,實體標注(LSTM) ????????10,手寫體數字生成(GAN)

            11,邏輯回歸導出圖像分類; 12,靜/動態圖編寫(CNN)

            十、深度學習Deep Learning的常用模型或者方法

            1,AutoEncoder自動編碼器

            2,Sparse Coding稀疏編碼

            3,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機

            4,Deep BeliefNetworks深信度網絡

            十一、輔助課程

            (1)疑難解答、分組討論;

            (2)學后交流、微信群、QQ群建立;

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            會議嘉賓


            即將更新,敬請期待

            參會指南

            會議門票


            五、培訓費用:

            ???A類,每人4580元(含培訓費、公開課、網絡課、項目訓練營、證書費、資料費)

            ? ?B類,每人4980元(含培訓費、公開課、網絡課、項目訓練營、證書費、資料費)

            ???注:住宿可統一由會務組進行安排,費用自理。

            六、頒發證書:參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:

            A類,由中國管理科學研究院職業資格認證培訓中心頒發的《深度學習開發與應用工程師》(高級)專業技能資格證書,官方網站查詢,該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、考核和任職的重要依據。

            B類,由工業和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心頒發的《深度學習工程師》職業技能證書,官方網站查詢,該證書直接納入專業人才數據庫。(加上A類共兩本證書)。

            ????注:請學員帶兩寸彩照兩張(背面注明姓名)、身份證復印件和學歷證明復印件各兩張。

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            溫馨提示
            酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
            退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

            還有若干場即將舉行的 人工智能大會

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