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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱

課程編號:34606

課程價格:¥21200/天

課程時長:3 天

課程人氣:512

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:趙衛(wèi)東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


時間安排 課程內(nèi)容


天 上午
第一章:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1.1、線性代數(shù)
1)矩陣運(yùn)算 2)向量運(yùn)算 3)SVD 4)PCA)
1.2、概率信息論
1)概論分布 2)期望、方差、協(xié)方差
3)貝葉斯 4)結(jié)構(gòu)概論模型)
1.3、數(shù)值優(yōu)化
第二章:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2.1、深度學(xué)習(xí)介紹
1)發(fā)展歷史 2)主要應(yīng)用
2.2、感知器 2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5、BP算法 2.6、Hessian矩陣
下午 第三章:深度學(xué)習(xí)進(jìn)階——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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(shù)層 5)Softmax層
3.2、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
1)R-CNN 2)Fast-R-CNN 3)Faster-R-CNN與圖像分類實戰(zhàn)
3.3、深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧
3.4、梯度下降的優(yōu)化方法詳解


天 上午 第四章:深度學(xué)習(xí)進(jìn)階——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.1、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1)梯度計算 2)BPTT
4.2、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
1)LSTM 2)GRU 3)Bi-RNN 4)Attention based RNN
第五章:深度學(xué)習(xí)軟件 5.1、各個深度學(xué)習(xí)相關(guān)軟件的對比與使用介紹
5.2、Tensorflow重點知識提要
5.3、Tensorflow實現(xiàn)一個MNIST手寫數(shù)據(jù)集
下午 第六章:應(yīng)用案例(一) 6.1、CNN應(yīng)用案例
1)CNN實例應(yīng)用1:實現(xiàn)人臉檢測與人臉特征點定位
2)CNN實例應(yīng)用2:SSD/YOLO實現(xiàn)目標(biāo)檢測
3)CNN實例應(yīng)用3:Tensorflow實現(xiàn)圖像分類與分割
4)CNN實例應(yīng)用4:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合
6.2、RNN實際應(yīng)用
1)RNN實例應(yīng)用1:Seq2Seq的原理與實現(xiàn)
2)RNN實例應(yīng)用2:Tensorflow實現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列預(yù)測 


天 上午 第七章:強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7.1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識
7.2、經(jīng)典模型DQN講解
7.3、AlphaGo原理講解
第八章:對抗性生成網(wǎng)絡(luò) 8.1、GAN的理論知識
8.2、GAN經(jīng)典模型1:GAN,CGAN,LAPGAN,DCGAN,
8.3、GAN經(jīng)典模型2:INFOGAN,WGAN,S2-GAN
下午 第九章:應(yīng)用案例(二) 9.1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1)RL實際應(yīng)用1:實現(xiàn)一個AlphaGo
9.2、GAN應(yīng)用案例
1)GAN實際應(yīng)用1:DCGAN提高模糊圖片分辨率
2)GAN實際應(yīng)用2:InfoGAN做特定的樣本生成 

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