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深度學(xué)習(xí)DeepLearning核心技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用培訓(xùn)

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培訓(xùn)目標(biāo)：

1、本次培訓(xùn)采用深入淺出的方法，結(jié)合實(shí)例，重點(diǎn)講解Deep Learning框架模型、科學(xué)算法、訓(xùn)練過程技巧，使學(xué)員更有效的掌握Deep Learning核心技術(shù)及動(dòng)手能力；

?2、通過本次課程的學(xué)習(xí)，能夠把握深度學(xué)習(xí)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，可以熟練掌握深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)、主要模型、實(shí)踐技巧、并配以大量代碼練習(xí)，同時(shí)針對(duì)工作中存在的疑難問題進(jìn)行分析講解和專題討論，有效的提升學(xué)員解決復(fù)雜問題的能力；

培訓(xùn)課程：

一、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

3，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)

4，深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)

5，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

二、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)

1，Caffe????????????2，Tensorflow

3，Torch????????????4，MXNet

三，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）

全連接層 ???激活函數(shù)層 ???Softmax層

2，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

R-CNN （SPPNET） ?Fast-R-CNN??Faster-R-CNN （YOLO、SSD）

3，深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧

4，梯度下降的優(yōu)化方法詳解

四，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1，?RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

梯度計(jì)算 ???BPTT

2，RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

LSTM??????GRU?????Bi-RNN??Attention based RNN

3，RNN實(shí)際應(yīng)用 ???Seq2Seq的原理與實(shí)現(xiàn) ???

五、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí) ?

2，經(jīng)典模型DQN講解

2，?AlphaGo原理講解 ???

3，?RL實(shí)際應(yīng)用；實(shí)現(xiàn)一個(gè)AlphaGo

六，對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)

1，?GAN的理論知識(shí) ??

2，?GAN經(jīng)典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN

3，GAN經(jīng)典模型 ?INFOGAN，WGAN，S2-GAN

4，GAN實(shí)際應(yīng)用 ?DCGAN提高模糊圖片分辨率

5，GAN實(shí)際應(yīng)用 ?InfoGAN做特定的樣本生成

七、遷移學(xué)習(xí)

1，遷移學(xué)習(xí)的理論概述

2，遷移學(xué)習(xí)的常見方法

特征、實(shí)例、數(shù)據(jù)、深度遷移、強(qiáng)化遷移、研究案例

八、CNN應(yīng)用案例

1，CNN與手寫數(shù)字集分類

2，YOLO實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)

3，PixelNet原理與實(shí)現(xiàn)

4，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合

九、深度學(xué)習(xí)Deep Learning的常用模型或者方法

1，AutoEncoder自動(dòng)編碼器

2，Sparse Coding稀疏編碼

3，Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī)

4，Deep BeliefNetworks深信度網(wǎng)絡(luò)

5，Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

十、輔助課程

（1）疑難解答、分組討論；

（2）關(guān)鍵問題解析；

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問題反饋

深度學(xué)習(xí)DeepLearning核心技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用培訓(xùn)

課程介紹

精品課程班級(jí)列表

一、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 3，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) 4，深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì) 5，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
二、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)	1，Caffe????????????2，Tensorflow 3，Torch????????????4，MXNet
三，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	1，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）全連接層 ???激活函數(shù)層 ???Softmax層 2，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn) R-CNN （SPPNET） ?Fast-R-CNN??Faster-R-CNN （YOLO、SSD） 3，深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧 4，梯度下降的優(yōu)化方法詳解
四，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	1，?RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 梯度計(jì)算 ???BPTT 2，RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn) LSTM??????GRU?????Bi-RNN??Attention based RNN 3，RNN實(shí)際應(yīng)用 ???Seq2Seq的原理與實(shí)現(xiàn) ???
五、強(qiáng)化學(xué)習(xí)	1，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí) ? 2，經(jīng)典模型DQN講解 2，?AlphaGo原理講解 ??? 3，?RL實(shí)際應(yīng)用；實(shí)現(xiàn)一個(gè)AlphaGo
六，對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)	1，?GAN的理論知識(shí) ?? 2，?GAN經(jīng)典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN 3，GAN經(jīng)典模型 ?INFOGAN，WGAN，S2-GAN 4，GAN實(shí)際應(yīng)用 ?DCGAN提高模糊圖片分辨率 5，GAN實(shí)際應(yīng)用 ?InfoGAN做特定的樣本生成
七、遷移學(xué)習(xí)	1，遷移學(xué)習(xí)的理論概述 2，遷移學(xué)習(xí)的常見方法特征、實(shí)例、數(shù)據(jù)、深度遷移、強(qiáng)化遷移、研究案例
八、CNN應(yīng)用案例	1，CNN與手寫數(shù)字集分類 2，YOLO實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè) 3，PixelNet原理與實(shí)現(xiàn) 4，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合
九、深度學(xué)習(xí)Deep Learning的常用模型或者方法	1，AutoEncoder自動(dòng)編碼器 2，Sparse Coding稀疏編碼 3，Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī) 4，Deep BeliefNetworks深信度網(wǎng)絡(luò) 5，Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
十、輔助課程	（1）疑難解答、分組討論；（2）關(guān)鍵問題解析；