曙海教學優(yōu)勢
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主題
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內容
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第一部分
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深度學習Deep Learning基礎和基本思想
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1、?人工智能概述、計算智能、類腦智能
2、?機器學習概述、記憶學習、歸納學習、統(tǒng)計學習
3、?深度學習的前生今世、發(fā)展趨勢
4、?人工神經網絡、前饋神經網絡、BP算法 、Hessian矩陣、結構性特征表示
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第二部分
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機器學習概要介紹
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1.?分類分析算法介紹
a)?貝葉斯概率
b)?決策樹算法族
c)?隨機森林
d)?支持向量機
2.?回歸算法介紹
a)?多元線性回歸
b)?邏輯回歸
3.?聚類分析算法介紹
a)?K-means聚類
b)?層次聚類
4． 上機實戰(zhàn)
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第三部分
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深度學習介紹
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1.?神經網絡目的
2.?神經網絡的應用場景
3.?神經網絡算法介紹
a)?感知機
b)?反向傳播算法
4.?深度學習算法介紹
a)?隨機梯度下降算法
b)?過擬合與欠擬合
c)?卷積神經網絡
d)?自動編碼器
e)?稀疏編碼
f)?限制波爾茲曼機
g)?循環(huán)神經網絡以及LSTM
5.?應用介紹
a)?人臉識別
b)?風格轉換
c)?目標檢測
6.?常見模型結構介紹
a)?Alexnet
b)?VGG
c)?Resnet
d)?GoogleNet
e)?SqueezeNet
f)?FCN
g)?上機實戰(zhàn)
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第四部分
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深度學習Deep Learning基本框架結構
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1.?Caffe介紹
a)?軟件架構
b)?安裝以及使用方法
2.?Tensorflow介紹
a)?軟件架構
b)?安裝以及使用方法
3.?Keras介紹
a)?軟件架構
b)?安裝以及使用方法
4.?虛擬機安裝以及使用
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第五部分
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用TensorFlow玩轉深度學習
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1.?TensorFlow框架架構
2.?TensorFlow Api概覽
3.?Tensorflow上手實操簡單練習
4.?親自動手使用TensorFlow逐行寫出一個手寫識別網絡
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第六部分
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前沿技術介紹
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5.?強化學習
a)?強化學習的理論知識
b)?經典模型DQN講解
c)?AlphaGo原理講解
6.?對抗性生成網絡
d)?GAN的理論知識 ??
e)?GAN經典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN
f)?GAN實際應用
7.?遷移學習
g)?遷移學習的理論概述
h)?遷移學習的常見方法
i)?上機實戰(zhàn)
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第七部分
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算法移植介紹及討論
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1．?算法單元介紹
a)?卷積
b)?Pooling
c)?激活函數(shù)
d)?數(shù)據結構
2．?移植問題討論
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