1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 課程目標：
  
  通過學習，了解機器學習、深度學習的一般概念；了解機器學習、深度學習的歷史、基本理論，典型模型，常用算法；了解機器學習及深度學習的開發(fā)流程，涉及到到的工具，平臺，調(diào)試方法等，了解深度學習的基本框架結(jié)構(gòu)，caffe、tensorflow，keras等。并了解一些前沿技術(shù)發(fā)展變化趨勢。
  
  課程收益：
  
  1. 掌握深度學習運行環(huán)境搭建；
  2. 掌握深度模型訓練和優(yōu)化流程；
  3. 熟知深度學習五大模型結(jié)構(gòu)；
  4. 在開源平臺訓練進行實戰(zhàn)體驗；
  5. 掌握算法移植到定制芯片的整個流程。
  
  授課方式
  
  講師講解、互動答疑、上機實踐
  
  課程大綱：
  
  主題
  內(nèi)容
  深度學習Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想
  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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示
  深度學習Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)
  1. Caffe介紹
  a) 軟件架構(gòu)
  b) 安裝以及使用方法
  2. Tensorflow介紹
  a) 軟件架構(gòu)
  b) 安裝以及使用方法
  3. Keras介紹
  a) 軟件架構(gòu)
  b) 安裝以及使用方法
  4. 虛擬機安裝以及使用
  機器學習概要介紹
  
  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)
  深度學習介紹
  1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目的
  2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用場景
  3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  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(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及LSTM
  5. 應用介紹
  a) 人臉識別
  b) 風格轉(zhuǎn)換
  c) 目標檢測
  6. 常見模型結(jié)構(gòu)介紹
  a) Alexnet
  b) VGG
  c) Resnet
  d) GoogleNet
  e) SqueezeNet
  f) FCN
  7. 上機實戰(zhàn)
  前沿技術(shù)介紹
  1. 強化學習
  a) 強化學習的理論知識
  b) 經(jīng)典模型DQN講解
  c) AlphaGo原理講解
  2. 對抗性生成網(wǎng)絡(luò)
  d) GAN的理論知識
  e) GAN經(jīng)典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN
  f) GAN實際應用
  3. 遷移學習
  g) 遷移學習的理論概述
  h) 遷移學習的常見方法
  4. 上機實戰(zhàn)
  算法移植介紹及討論
  1． 算法單元介紹
  a) 卷積
  b) Pooling
  c) 激活函數(shù)
  d) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  2． 移植問題討論
  
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