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深度學習培訓大綱

課程編號:34606

課程價格:¥21200/天

課程時長:3 天

課程人氣:437

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:趙衛東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


時間安排 課程內容


天 上午
第一章:機器學習基礎 1.1、線性代數
1)矩陣運算 2)向量運算 3)SVD 4)PCA)
1.2、概率信息論
1)概論分布 2)期望、方差、協方差
3)貝葉斯 4)結構概論模型)
1.3、數值優化
第二章:深度學習基礎 2.1、深度學習介紹
1)發展歷史 2)主要應用
2.2、感知器 2.3、人工神經網絡 2.4、前饋神經網絡
2.5、BP算法 2.6、Hessian矩陣
下午 第三章:深度學習進階——卷積神經網絡 3.1、CNN卷積神經網絡
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)激活函數層 5)Softmax層
3.2、CNN卷積神經網絡改進
1)R-CNN 2)Fast-R-CNN 3)Faster-R-CNN與圖像分類實戰
3.3、深度學習的模型訓練技巧
3.4、梯度下降的優化方法詳解


天 上午 第四章:深度學習進階——循環神經網絡 4.1、RNN循環神經網絡
1)梯度計算 2)BPTT
4.2、RNN循環神經網絡改進
1)LSTM 2)GRU 3)Bi-RNN 4)Attention based RNN
第五章:深度學習軟件 5.1、各個深度學習相關軟件的對比與使用介紹
5.2、Tensorflow重點知識提要
5.3、Tensorflow實現一個MNIST手寫數據集
下午 第六章:應用案例(一) 6.1、CNN應用案例
1)CNN實例應用1:實現人臉檢測與人臉特征點定位
2)CNN實例應用2:SSD/YOLO實現目標檢測
3)CNN實例應用3:Tensorflow實現圖像分類與分割
4)CNN實例應用4:利用卷積神經網絡做圖像風格結合
6.2、RNN實際應用
1)RNN實例應用1:Seq2Seq的原理與實現
2)RNN實例應用2:Tensorflow實現遞歸神經網絡進行序列預測 


天 上午 第七章:強化學習 7.1、強化學習的理論知識
7.2、經典模型DQN講解
7.3、AlphaGo原理講解
第八章:對抗性生成網絡 8.1、GAN的理論知識
8.2、GAN經典模型1:GAN,CGAN,LAPGAN,DCGAN,
8.3、GAN經典模型2:INFOGAN,WGAN,S2-GAN
下午 第九章:應用案例(二) 9.1、強化學習應用案例
1)RL實際應用1:實現一個AlphaGo
9.2、GAN應用案例
1)GAN實際應用1:DCGAN提高模糊圖片分辨率
2)GAN實際應用2:InfoGAN做特定的樣本生成 

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