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人工智能:机器学习和深度学习实战进阶

  • 课程时间:5月30日-5月31日
  • 主讲老师:郝老师
  • 公开课费用:5900元/人
  • 课程地点:北京

在国家发展的新时代,产业战略已经向创新驱动转移,从而迎接全球新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战,在这个过程中,人工智能异军突起,成为新时代的创新突破口。由于人工智能技术的领域普遍性,大批在第一线工作的技术人员需要更新知识,学习人工智能理论与实践,从而在自己的领域中实现跨越式创新。

 

培训目的

1、深层次掌握人工智能理论,寻求人工智能研发的突破口,探知核心的秘密。

2、以实践为导向,萃取案例精化,加深理论知识,提高研发能力。

3、把握人工智能的新应用,理解人工智能领域发展趋势。

 

培训要点

本课程的目的是在“机器学习和深度学习”知识的基础上,进一步深入学习和研究,从理论和实践两方面提升学员人工智能产品的研发能力。课程由完整的案例加上具体实现驱动,针对每一个专题,首先描述案例场景,然后把知识揉进具体实现过程,通过分析、改进、实现、总结归纳的循环,建立更加深入完整的知识和能力结构。这些知识和能力,对于研发更多领域的人工智能产品来说,具有很高的萃取价值。尽管本课程是一个进阶课程,但只要具备机器学习和深度学习的基本知识,都能在学习这个课程的过程中,获得比较大的收益。

 

证书

培训结束,颁发中科院计算所培训中心“人工智能:机器学习和深度学习实战进阶”结业证书。

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

一、培训对象

架构师、分析师、项目经理、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。

 

 

培训内容

时间

内容

第一天 上午

一、PyTorch 简明教程

二、机器学习深度学习概念回顾

1、机器学习分类,监督学习,非监督学习

2、分类与回归

3、卷积神经网络

4、递归神经网络

 

第一天 下午

三、深入理解机器学习与深度学习

1、BP反传本质与推导

2、梯度下降法,小梯度与关键点

3、自适应学习率优化器

4、损失函数设计

四、递归神经网络

1、长短时记忆网络

2、结构递归神经网络

 

案例分析:

使用深度卷积网络进行目标检测与分割(自动驾驶)

第二天 上午

五、自监督学习

1、自监督学习定义

2、Attention is all you need

3、多头自监督学习

4、Transformer和BERT

可解释机器学习与模型攻击

1、可解释机器学习模型

2、攻击模型

神经网络压缩

1、基于张量分解压缩

2、基于量化压缩

3、基于裁剪压缩

4、知识蒸馏

 

案例分析:

网络量化压缩效果对比,Nvidia-TensorRT

第二天 下午

异常检测与指针网络

1、异常检测

2、指针网络

生成对抗网络

1、GAN,SAGAN,BigGAN,SinGAN,GauGAN,GANILLA

2、案例分析:利用生成对抗网络的超分辨率效果对比

十、强化学习

1、原理分析

2、案例分析:使用强化学习进行姿态控制

讨论互动

案例总结

 

汇款、微信转帐

 

汇款信息:

单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校

开户行:工行海淀西区支行

账号:0200 0045 1920 0043 667

开户银行代码:1021 0000 0458

 

微信转账:

    步骤一:打开微信,扫描二微码付款时,点击打开微信右下角里的“发现”,在列表界面有一个“扫一扫”选项,点击打开“扫一扫”(如下图):

    步骤二:点击打开“扫一扫”后,会出现一个扫描框,将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内,即可自动扫描,并显示支付信息,输入付款金额。

                                                                                                        

    (中科院计算所培训中心二维码)

 

    步骤三:点击 “添加付款备注”,填写付款人姓名和单位全称,所有信息核对无误后,点击“确认付款”,完成支付。

 

                

 

  • 注意:步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐,方便为您查帐,所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整,如果姓名和单位名称超过20个汉字,单位名称可以填写简称。

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