深度学习DeepLearning(人工智能 python)核心技术实战培训班

wangxiaoyan

各企事业单位、高等院校及科研院所：
随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing、高性能计算HPC等计算机科学技术的发展和应用的普及，越来越多的企业寻求更加强大的深度学习能力。深度学习受到了学术界和工业界的高度关注。目前，微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心，中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化，推动了深度学习在各行业的应用与发展。
中国管理科学研究院职业资格认证培训中心特举办“深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训班”。具体通知如下；
     ★ 一体化课程体系：公开课+网络课+训练营；
     ★ 以任务训练贯穿的针对性实战应用培训；
     ★ 全过程专家，助教跟踪式的辅导教学；
各企事业单位、高等院校及科研院所：
随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing、高性能计算HPC等计算机科学技术的发展和应用的普及，越来越多的企业寻求更加强大的深度学习能力。深度学习受到了学术界和工业界的高度关注。目前，微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心，中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化，推动了深度学习在各行业的应用与发展。
中国管理科学研究院职业资格认证培训中心（http://www.cnzgrz.org）特举办“深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训班”。具体通知如下；
     ★ 一体化课程体系：公开课+网络课+训练营；
     ★ 以任务训练贯穿的针对性实战应用培训；
     ★ 全过程专家，助教跟踪式的辅导教学；

二、时间地点:
2018年11月08日— 2018年11月11日   上海
2018年11月22日— 2018年11月25日   北京
（时间安排：第一天报到、授课三天）

三、实战公开课程目标：
1，公开课采用深入浅出的方法，结合实例并配以大量代码练习，重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。
2、能够把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习核心技术、主要模型、实践技巧、并配以大量代码练习，同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效的提升学员解决复杂问题的能力；
3，掌握深度学习平台Tensorflow训练网络搭建与配置、掌握数据价值的深度挖掘。
4，亲手挑战图像识别、生成人脸、聊天机器人、模拟机器人等实战项目，在实操中完全掌握深度学习核心技能。
5，实践手写字体识别、叶片分类等案例，动手练习让AI自己玩游戏。
四、主讲内容
一、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
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
3，RNN实际应用    Seq2Seq的原理与实现
五、深度强化学习 DRN        1，强化学习的理论知识  2，经典模型DQN讲解
3，AlphaGo原理讲解     4，RL实际应用；实现一个AlphaGo
六，对抗性生成网络        1，        GAN经典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN
2，        GAN经典模型  INFOGAN，WGAN，S2-GAN
3，GAN实际应用  DCGAN提高模糊图片分辨率
4，GAN实际应用  InfoGAN做特定的样本生成
七、迁移学习        1，迁移学习的理论概述    2，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、CNN应用案例        1，CNN与手写数字集分类  2，YOLO实现目标检测
3，PixelNet原理与实现   4，利用卷积神经网络做图像风格结合
九、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法        1，AutoEncoder自动编码器   2，Sparse Coding稀疏编码
3，限制波尔兹曼机(RBM)      4，深度信念网络（DBN）
十、辅助课程        1，QQ群、微信群建立        2，个性问题答疑

七、参会对象：
   各省市、自治区从事人工智能、深度学习、大数据挖掘、计算机视觉、人脸识别、 图像处理、行人检测、自然语言处理等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员，以及深度学习、计算机视觉广大爱好者；
八、费用标准
每人4400元（含公开课、网络课、训练营、证书、午餐费）住宿可统一安排，费用自理。
九、颁发证书
参加相关会议并通过考试的学员，可以获得：
由中国管理科学研究院职业资格认证培训中心颁发的《深度学习开发与应用工程师》（高级）专业技能资格证书，官方网站查询，该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。
注：请学员带两寸彩照1张（背面注明姓名）、身份证复印件和学历证明复印件各两张。
本次培训由北京中际英才文化传媒有限公司、北京宏盛元亨文化交流中心具体承办。
十、联系方式
联系人:王晓艳     手机（微信同号）:13261770596  官方咨询QQ:2845094165
深度学习之家QQ群群号： 372448770（加群备注：王晓艳 邀请）