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曙海教育集團(tuán)
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AI人工智能培訓(xùn)

 
  班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2018年3月18日
  實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

       ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

課程大綱
 
  • 課程目標(biāo):

    通過(guò)學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的一般概念;了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的歷史、基本理論,典型模型,常用算法;了解機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的開發(fā)流程,涉及到到的工具,平臺(tái),調(diào)試方法等,了解深度學(xué)習(xí)的基本框架結(jié)構(gòu),caffe、tensorflow,keras等。并了解一些前沿技術(shù)發(fā)展變化趨勢(shì)。

    課程收益:

    1. 掌握深度學(xué)習(xí)運(yùn)行環(huán)境搭建;
    2. 掌握深度模型訓(xùn)練和優(yōu)化流程;
    3. 熟知深度學(xué)習(xí)五大模型結(jié)構(gòu);
    4. 在開源平臺(tái)訓(xùn)練進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)體驗(yàn);
    5. 掌握算法移植到定制芯片的整個(gè)流程。

    授課方式

    講師講解、互動(dòng)答疑、上機(jī)實(shí)踐

    課程大綱:

    主題
    內(nèi)容
    深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想
    1、 人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能
    2、 機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
    3、 深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)
    4、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示
    深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)
    1. Caffe介紹
    a) 軟件架構(gòu)
    b) 安裝以及使用方法
    2. Tensorflow介紹
    a) 軟件架構(gòu)
    b) 安裝以及使用方法
    3. Keras介紹
    a) 軟件架構(gòu)
    b) 安裝以及使用方法
    4. 虛擬機(jī)安裝以及使用
    機(jī)器學(xué)習(xí)概要介紹

    1. 分類分析算法介紹
    a) 貝葉斯概率
    b) 決策樹算法族
    c) 隨機(jī)森林
    d) 支持向量機(jī)
    2. 回歸算法介紹
    a) 多元線性回歸
    b) 邏輯回歸
    3. 聚類分析算法介紹
    a) K-means聚類
    b) 層次聚類
    4. 上機(jī)實(shí)戰(zhàn)
    深度學(xué)習(xí)介紹
    1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目的
    2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景
    3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹
    a) 感知機(jī)
    b) 反向傳播算法
    4. 深度學(xué)習(xí)算法介紹
    a) 隨機(jī)梯度下降算法
    b) 過(guò)擬合與欠擬合
    c) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    d) 自動(dòng)編碼器
    e) 稀疏編碼
    f) 限制波爾茲曼機(jī)
    g) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及LSTM
    5. 應(yīng)用介紹
    a) 人臉識(shí)別
    b) 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
    c) 目標(biāo)檢測(cè)
    6. 常見模型結(jié)構(gòu)介紹
    a) Alexnet
    b) VGG
    c) Resnet
    d) GoogleNet
    e) SqueezeNet
    f) FCN
    7. 上機(jī)實(shí)戰(zhàn)
    前沿技術(shù)介紹
    1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    a) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí)
    b) 經(jīng)典模型DQN講解
    c) AlphaGo原理講解
    2. 對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)
    d) GAN的理論知識(shí)
    e) GAN經(jīng)典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN
    f) GAN實(shí)際應(yīng)用
    3. 遷移學(xué)習(xí)
    g) 遷移學(xué)習(xí)的理論概述
    h) 遷移學(xué)習(xí)的常見方法
    4. 上機(jī)實(shí)戰(zhàn)
    算法移植介紹及討論
    1. 算法單元介紹
    a) 卷積
    b) Pooling
    c) 激活函數(shù)
    d) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    2. 移植問(wèn)題討論

 

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