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机器学习和深度学习算法实战

  • 课程时间:6月13日-6月14日
  • 主讲老师:郝老师
  • 公开课费用:6200元/人
  • 课程地点:北京

一、培训要点

随着国家在人工智能领域的战略布局,人工智能已经应用于各个方面:专家系统、自动推理、图像识别、模式识别、语音识别、自然语言理解、指纹识别、人脸识别、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。但是,有没有一种方法能迅速把握精髓,从而更快的进入人工智能的广阔天地呢?

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。

 

二、培训目的

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。

以实践为导向,萃取案例精化,加深理论知识,提高研发能力。

把握人工智能的新应用,理解人工智能领域发展趋势。

 

课程结束,颁发中科院计算所培训中心“机器学习和深度学习算法实战”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。

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。

本课程分2天时间讲授。

一、AIGC与ChatGPT

  • ChatGPT介绍
  • 人工智能PPT生成,Excel表格处理。
  • ChatGPT原理及局限性分析。
  • 人工智能绘图
  • Stable Diffsusion介绍
  • MidJourney使用体验

二、机器学习深度学习概念回顾

  • 机器学习分类,监督学习,非监督学习
  • 分类与回归
  • 数据驱动的模型方法

三、深入理解机器学习与深度学习

  • 正则化与随机梯度下降
  • 梯度下降法举例,Momentum, AdaGrad, Adam
  • 自适应学习率优化器
  • 损失函数设计
  • 深度学习训练与PyTorch 简明教程

四、深度研究卷积神经网络

  • 高级别图像表征
  • 常见CNN结构分析:AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet
  • 图像分割

五、图像理解与视频理解

  • 自注意力机制与Transformers
  • 视频理解与视频分类
  • 3、3D 卷积神经网络
  • 多模态视频理解

六、目标检测与分割

  • 常见目标检测模型:一段式目标检测与二段式目标检测
  • 图像分割:语义分割、实例分割、全景分割

七、案例分析:使用深度卷积网络进行监控视频目标检测与分割

  • 数据准备、环境搭建
  • 预处理流程
  • 模型训练与分析
  • 深入理解各种评价指标:准确率、召回率、PR
  • 模型迭代与优化
  • 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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