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深度学习DeepLearning核心技术实战

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发表于 2020-12-8 18:53:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
时间地点:《远程在线培训班正在进行,详情请联系会务组》
2020年12月18日—2020年12月21日 远程在线授课
2020年12月18日—2020年12月21日 北京*机房上课
(第一天全天报到,授课三天,机房上课)
课程体系
深度学习基础和基本思想
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
二、深度学习基本框架结构
1,Tensorflow 2, Caffe 3,Torch 4,MXNet
三,卷积神经网络CNN 1,CNN卷积神经网络
卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)
全连接层 激活函数层 Softmax层
2,CNN卷积神经网络改进
R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)
3,深度学习的模型训练技巧
4,梯度下降的优化方法详解
四,循环神经网络RNN 1,RNN循环神经网络
梯度计算 BPTT
2,RNN循环神经网络改进
LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN
3,RNN实际应用 Seq2Seq的原理与实现
五、强化学习DRL 1,强化学习的理论知识
2,经典模型DQN讲解
2,AlphaGo原理讲解
3,RL实际应用;实现一个AlphaGo
六,对抗性生成网络GAN 1,GAN的理论知识
2,GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN
3,GAN经典模型 INFOGAN,WGAN,S2-GAN
4,GAN实际应用 DCGAN提高模糊图片分辨率
5,GAN实际应用 InfoGAN做特定的样本生成
七、迁移学习TL
迁移学习的理论概述
迁移学习的常见方法
特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例
八、深度学习算法理论解析
1,基于区域卷积网络RCNN 2,深度残差网络Resnet
3,胶囊网络Capsule 4,长短时记忆网络LSTM
5,注意力机制 6,BP反传算法
7,可变分编码器VAE
九、深度学习实际应用案例操作
1,CNN——》图像分类 2,Lstm——》文本分类
3,Lstm——》命名实体抽取 4,Yolo——》目标检测
5,图像分类(CNN) 6,目标定位和识别(RCNN)
7,图像重建(Auto-encoder) 8,文本识别(RNN)
9,实体标注(LSTM) 10,手写体数字生成(GAN)
11,逻辑回归导出图像分类; 12,静/动态图编写(CNN)
联系方式:
联系人: 栗泽宇 手机:13311241619
电 话:010-56129268 网址:http://www.cnzgrz.org.cn
E_mail:772489244@qq.com 官方QQ:772489244
深度学习之家QQ群群号: 372448770(加群备注:栗泽宇老师邀请)
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