深度学习是对使用多层神经网络过程进行机器学习的统称，多层神经网络是一种利用多种数学方法，及其方法组合的模型。近几年人们有能力卓有成效地利用神经网络，其原因主要一是获取足够数量的数据成为现实；二是得益于通用GPU的快速发展，多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法的优势。当决定如何最有效地利用数据时，深度学习能够赋予模型更大的灵活性。
TensorFlow是谷歌开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步、京东、小米等科技公司广泛应用。本课程使用TensorFlow框架作为深度学习入门，使学员以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。课程中省去了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题，包含了深度学习的知识和大量实践经验，帮助学员走进这个最新、最火的人工智能领域。
本培训介绍基于TensorFlow进行数据处理、数据探索的基本方法，并对TensorFlow算法原理及实现进行讲解。
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“深度学习-基于Tensorflow的实战”结业证书。
培训对象
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。
3，政府机关，金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到网络数据采集与数据处理及展现的项目负责人。
学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，有一定的机器学习基础知识和开发经验。
3，有一定的机器学习与大数据处理的知识。
第1讲 深度学习简介
1) 人工智能、机器学习与深度学习
2) 深度学习的发展历程
3) 深度学习的应用
4) 深度学习工具介绍和对比
第2讲 安装TensorFlow
1) 选择安装环境
2) TensorFlow的安装
3) 安装Jupyter Notebook
4) 安装matplotlib
5) TensorFlow测试样例
第3讲 TensorFlow基础
1) TensorFlow计算模型及计算图
2) TensorFlow数据模型及张量
3) TensorFlow运行模型及会话
4) 神经网络及前向传播算法简介
5) TensorFlow训练神经网络模型
第4讲 深层神经网络
1) 深度学习与深层神经网络
2) 损失函数定义
3) 神经网络优化算法
4) 神经网络学习率的设置
5) 过拟合问题及滑动平均模型
第5讲 MNIST数字识别
1) MNIST数据处理
2) TensorFlow训练神经网络
3) 不同模型效果比较及变量管理
4) TensorFlow模型持久化
5) TensorFlow实践样例
第6讲 图像识别与卷积神经网络
1) 图像识别问题简介及经典数据集
2) 卷积神经网络简介
3) 卷积层和池化层
4) LeNet-5模型和Inception-v3模型
5) TensorFlow实现迁移学习
第7讲 图像数据处理
1) TFRecord输入数据格式
2) TensorFlow图像处理函数
3) 队列与多线程
4) 输入文件队列
5) 组合训练数据（batching）
第8讲 循环神经网络
1) 循环神经网络简介
2) 长短时记忆网络（LTSM）结构
3) 双向循环和深层循环神经网络
4) 样例应用-自然语言建模
5) 样例应用-时间序列预测
第9讲 TensorBoard可视化
1) TensorBoard简介
2) TensorFlow计算图可视化
3) 命名空间与节点信息
4) 监控指标可视化
第10讲 TensorFlow计算加速
1) TensorFlow使用GPU
2) 深度学习训练并行模式
3) 多GPU并行
4) 分布式TensorFlow原理
5) 分布式TensorFlow模型训练
汇款、微信转帐
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单位名称：北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
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（中科院计算所培训中心二维码）
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