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          新疆时时彩娱乐平台 > 新疆时时彩96开奖号商务会议 > 最有实力的私彩平台 > 2019深度学习DeepLearning核心技术实战培训班(1月北京班) 更新时间:2019-01-15T11:49:07

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          2019深度学习DeepLearning核心技术实战培训班(1月北京班)
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          2019深度学习DeepLearning核心技术实战培训班(1月北京班) 已截止报名

          会议时间:2019-01-17 08:00至 2019-01-20 18:00结束

          会议地点: 北京  详细地址会前通知  

          会议规模:暂无

          主办单位: 中国管理科学研究院职业资格认证培训中心

          推荐会议:GMIC 2019 广州 全球移动互联网大会(超序之美)

          发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票
          发票内容: 会议费 
          参会凭证:现场凭电话姓名参会

          行业热销热门关注看了又看 换一换

                会议介绍

                会议内容 主办方介绍


                2019深度学习DeepLearning核心技术实战培训班(1月北京班)

                2019深度学习DeepLearning核心技术实战培训班(1月北京班)宣传图

                各企事业单位、高等院校及科研院所:

                随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing、高性能计算HPC等计算机科学技术的发展和应用的普及,越来越多的企业寻求更加强大的深度学习能力。深度学习受到了学术界和工业界的高度关注。目前,微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心,中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化,推动了深度学习在各行业的应用与发展。

                中国管理科学研究院职业资格认证培训中心特举办“深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训班”。本次对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的讲解,同时进行深入的案例分析,帮助学员掌握和利用深度学习进行具体工作的开展。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。

                时间地点:

                时间安排:01月17日(星期四)全天办理报到手续。
                01月18日(星期五)、01月19日(星期六)、01月20日(星期日)三天全天上课。

                报到地点:赢家商务酒店  北京市海淀区学院路38号 (北京航空航天大学东南门对面200米)

                培训地点:北京航空航天大学-新主楼机房(B座)

                培训目标:

                1,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。

                6,根据自己的项目课题,掌握应用深度学习五大框架模型。

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                中国管理科学研究院职业资格认证培训中心

                中国管理科学研究院职业资格认证培训中心是依照国务院有关指示精神,并经过中国管理科学研究院专家、领导们严格考察、审核批准后,并由研究院专家、领导们剪彩,挂牌成立的国家事业性直属分支机构。

                会议日程

                (最终日程以会议现场为准)


                课程体系

                 A、公开课理论讲解及实战

                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、结构性特征表示

                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 RNN

                3,RNN实际应用    Seq2Seq的原理与实现    

                五、强化学习DRL

                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GAN

                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TL

                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、深度学习算法理论解析

                1,基于区域卷积网络RCNN   2,深度残差网络Resnet

                3,胶囊网络Capsule        4,长短时记忆网络LSTM

                5,注意力机制              6,BP反传算法

                7,可变分编码器VAE

                九、深度学习实际应用案例操作

                1,CNN——》图像分类        2,Lstm——》文本分类

                3,Lstm——》命名实体抽取   4,Yolo——》目标检测

                5,图像分类(CNN)         6,目标定位和识别(RCNN)

                7,图像重建(Auto-encoder)   8,文本识别(RNN)

                9,实体标注(LSTM)         10,手写体数字生成(GAN)

                11,逻辑回归导出图像分类; 12,静/动态图编写(CNN)

                十、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

                十一、辅助课程

                (1)疑难解答、分组讨论;

                (2)学后交流、微信群、QQ群建立;

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                会议嘉宾

                (最终出席嘉宾以会议现场为准)


                主讲专家:

                    中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等科研机构和大学的高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

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                参会指南

                会议门票


                培训费用:

                A类,每人4400元(含公开理论及实战课、网络任务训练课、项目训练营、证书、午餐费)

                B类,每人4880元(含公开理论及实战课、网络任务训练课、项目训练营、证书、午餐费)

                   注:住宿可统一由会务组进行安排,费用自理。

                颁发证书:参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

                A类,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。

                B类,由人力资源与社会保障部高级公务员培训中心颁发的《深度学习工程师》证书,中国国家人事人才网查询,该证书直接纳入人才数据库。(加上A类共两本证书)。

                 注:请学员带两寸彩照两张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各两张。

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                温馨提示
                酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与新疆时时彩娱乐平台客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
                退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

                新疆时时彩娱乐平台为本会议官方合作
                报名平台,您可在线购票

                会议支持:

                • 会员折扣
                  该会议支持会员折扣
                  具体折扣标准请参见plus会员页面
                • 会员返积分
                  每消费1元累积1个会员积分。
                  仅PC站支持。
                • 会员积分抵现
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                会议地点

                部分参会单位

                • 北京航空航天大学

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