深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用與實戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用與實戰(zhàn)詳細內(nèi)容
深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用與實戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱
時間安排
課程內(nèi)容
第
一
天
上午
:機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.1、線性代數(shù)
1)矩陣運算 2)向量運算 3)SVD 4)PCA)
1.2、概率信息論
概論分布 2)期望、方差、協(xié)方差
3)貝葉斯 4)結(jié)構(gòu)概論模型)
1.3、數(shù)值優(yōu)化
:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1、深度學(xué)習(xí)介紹
1)發(fā)展歷史 2)主要應(yīng)用
2.2、感知器 2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5、BP算法 2.6、Hessian矩陣
下午
:深度學(xué)習(xí)進階——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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(shù)層 5)Softmax層
3.2、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進
1)R-CNN 2)Fast-R-CNN 3)Faster-R-CNN與圖像分類實戰(zhàn)
3.3、深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧
3.4、梯度下降的優(yōu)化方法詳解
第
二
天
上午
:深度學(xué)習(xí)進階——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度計算 2)BPTT
4.2、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進
LSTM 2)GRU 3)Bi-RNN 4)Attention based RNN
:深度學(xué)習(xí)軟件
5.1、各個深度學(xué)習(xí)相關(guān)軟件的對比與使用介紹
5.2、Tensorflow重點知識提要
5.3、Tensorflow實現(xiàn)一個MNIST手寫數(shù)據(jù)集
下午
第六章:應(yīng)用案例(一)
6.1、CNN應(yīng)用案例
1)CNN實例應(yīng)用1:實現(xiàn)人臉檢測與人臉特征點定位
2)CNN實例應(yīng)用2:SSD/YOLO實現(xiàn)目標(biāo)檢測
3)CNN實例應(yīng)用3:Tensorflow實現(xiàn)圖像分類與分割
4)CNN實例應(yīng)用4:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合
6.2、RNN實際應(yīng)用
1)RNN實例應(yīng)用1:Seq2Seq的原理與實現(xiàn)
2)RNN實例應(yīng)用2:Tensorflow實現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行序列預(yù)測?
第
三
天
上午
第七章:強化學(xué)習(xí)
7.1、強化學(xué)習(xí)的理論知識
7.2、經(jīng)典模型DQN講解
7.3、AlphaGo原理講解
第八章:對抗性生成網(wǎng)絡(luò)
8.1、GAN的理論知識
8.2、GAN經(jīng)典模型1:GAN,CGAN,LAPGAN,DCGAN,
8.3、GAN經(jīng)典模型2:INFOGAN,WGAN,S2-GAN
下午
第九章:應(yīng)用案例(二)
9.1、強化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1)RL實際應(yīng)用1:實現(xiàn)一個AlphaGo9.2、GAN應(yīng)用案例
1)GAN實際應(yīng)用1:DCGAN提高模糊圖片分辨率
2)GAN實際應(yīng)用2:InfoGAN做特定的樣本生成
趙衛(wèi)東老師的其它課程
大數(shù)據(jù)平臺運維管理 06.03
大數(shù)據(jù)平臺運維管理1.運維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運行維護服務(wù)國家標(biāo)準(zhǔn)2.建立集成化的資源運行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺運行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個層面的監(jiān)控3.服務(wù)運行監(jiān)控管理3.1
講師:趙衛(wèi)東詳情
銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱培訓(xùn)天數(shù):3‐4日1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題?互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)??金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)?數(shù)據(jù)分析推動了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新??未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式??傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合??目前的問題:??數(shù)據(jù)特點與組成???數(shù)量不夠大;維度不夠多???核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等??技術(shù)不足???互聯(lián)網(wǎng)的流行使
講師:趙衛(wèi)東詳情
智慧營銷 06.03
智慧營銷1.智慧商務(wù)的發(fā)展-智能技術(shù)前沿-認(rèn)知計算2.新時代的客戶管理2.0-客戶的個性化需求-客戶智能-工業(yè)4.0與C2B商業(yè)模式3.商務(wù)智能與營銷智慧-業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化-營銷智能-數(shù)字營銷4.智慧營銷的挑戰(zhàn)-客戶洞察-精準(zhǔn)營銷-一對一營銷5.智慧營銷中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)-電子推薦技術(shù)-大數(shù)據(jù)技術(shù)-文本挖掘技術(shù)(社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)營銷)-數(shù)據(jù)驅(qū)動的電商客戶分析-IBM
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智能機器人 06.03
智能機器人培訓(xùn)大綱此部分內(nèi)容從人工智能的起源和發(fā)展談起,分析人工智能技術(shù)在智能機器的典型應(yīng)用,并結(jié)合很多具體的應(yīng)用案例,說明智能機器的核心技術(shù)及其應(yīng)用。人工智能和智能機器人工智能的起源與發(fā)展人工智能/機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展人工智能的廣泛應(yīng)用無人駕車棋類競技推薦系統(tǒng)自然語言處理圖像識別文本語義處理各類機器人逐步實用化智能機器的興起個人信息助手智慧家居
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智能時代 運營商大數(shù)據(jù)之路 06.03
智能時代:運營商大數(shù)據(jù)之路運營商數(shù)據(jù)概述運營商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動大數(shù)據(jù)運營商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢運營商開放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準(zhǔn)營銷運營商客戶分群客戶標(biāo)簽體系行業(yè)標(biāo)簽產(chǎn)品運營商目標(biāo)營銷與電子推薦運營商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實時用戶行為分析運營商大數(shù)據(jù)可視化運營商大數(shù)據(jù)安全管理運營
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智能制造 工業(yè)大數(shù)據(jù) 06.03
智能制造工業(yè)智能大數(shù)據(jù)【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國家意志,擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國家競爭力的一種體現(xiàn),大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā),到大數(shù)據(jù)應(yīng)用價值;從大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀,到行業(yè)發(fā)展趨勢及大數(shù)據(jù)市場預(yù)測;從大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式,再到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維。并重點探討了智能制造
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人工智能-機器人培訓(xùn) 06.03
解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動園區(qū)發(fā)展——人工智能+機器人第一部分未來三年人工智能發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計算力的提升大幅推動人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動駕駛領(lǐng)域迎來創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成:基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.
講師:趙衛(wèi)東詳情
人工智能培訓(xùn)綱要 06.03
人工智能(3天)客戶對人工智能的需求:行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因中國制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2.技術(shù)框架硬件架構(gòu):引領(lǐng)場景通用AI時代主流的人工智能開源框架3.圖像處理圖像理解圖像識別圖像分類及檢索(SVM或者CNN)人臉識別技術(shù)及
講師:趙衛(wèi)東詳情
深度學(xué)習(xí) 06.03
深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計算智能、類腦智能3.機器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢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)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??
講師:趙衛(wèi)東詳情
旅游互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字運營【課程目標(biāo)】數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。本課程分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值,數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提升運營效率,提升企業(yè)利潤;然后到數(shù)據(jù)引起的思維變革,怎樣改變企業(yè)管理的思維;再到數(shù)
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