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课程大纲
 
深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训

培训目标:

1、本次培训采用深入浅出的方法,结合实例,重点讲解Deep Learning框架模型、科学算法、训练过程技巧,使学员更有效的掌握Deep Learning核心技术及动手能力;
 2、通过本次课程的学习,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;

 

 
培训课程:

一、深度学习Deep Learning基础和基本思想

 
1,人工智能概述、计算智能、类脑智能
3,机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习
4,深度学习的前生今世、发展趋势
5,人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示
二、深度学习Deep Learning基本框架结构
1,Caffe            2,Tensorflow
3,Torch            4,MXNet
三,深度学习Deep Learning-卷积神经网络
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,深度学习Deep Learning-循环神经网络
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 RNN
3,RNN实际应用    Seq2Seq的原理与实现    
五、强化学习
1,强化学习的理论知识  
2,经典模型DQN讲解
2, AlphaGo原理讲解    
3, RL实际应用;实现一个AlphaGo
六,对抗性生成网络
1, GAN的理论知识   
2, GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN
3,GAN经典模型  INFOGAN,WGAN,S2-GAN
4,GAN实际应用  DCGAN提高模糊图片分辨率
5,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,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机
4,Deep BeliefNetworks深信度网络
5,Convolutional Neural Networks卷积神经网络
十、辅助课程
(1)疑难解答、分组讨论;
(2)关键问题解析;



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