深度学习DeepLearning核心技术实战培训班

★ 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；

·掌握深度学习运行环境搭建；

·掌握深度模型训练和优化技巧；

·深度学习五大模型构建解析；

·开源平台训练实战体验；

·规定环境、规定数据、规定任务实现；

·实践复习、实践巩固、理论强化；

·学员横向互动，人脉建立；

·学员自选任务训练；

·专家辅导优化模型；

二、时间地点:

2018年12月13日— 2018年12月16日北京

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

四、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。

五、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。

请学员带两寸彩照一张（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。

六、联系方式

联系人: 周艳云（老师）

手机（微信同号）：13161753426

电话：010-56129268

网址：http://www.cnzgrz.org

E_mail：zhouyanyun@vip.163.com（接收报名表） 官方咨询QQ：87345266