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    機器學習、深度學習神經網絡領域大咖傾心打造深度學習實踐工作坊活動,IASN教育平臺火熱招生中

    發布時間 : 2017-07-05

    課程大綱
    第一天:
    上午:
    1.人工智能應用發展簡介(理論)。
    2.神經網絡基本原理(理論)。
    3.激活函數,損失函數和梯度下降法(理論)。
    4.BP神經網絡,梯度消失問題(論文講解)。
    5.Tensorflow安裝(實踐)。
    6.Tensorlfow基礎知識:圖,變量,fetch,feed(實踐)。
    7.Tensorflow簡單案例(實踐)。
    8.Mnist數據集合Softmax講解(理論+實踐)。
    9.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別(實踐)。

    下午:
    10.交叉熵(cross-entropy)講解和使用(理論+實踐)。
    11.過擬合,正則化,Dropout(理論+實踐)。
    12.各種優化器Optimizer(理論+實踐)。
    13.改進手寫數字識別網絡(實踐)。
    14.Tensorboard的使用(實踐)。
    15.卷積神經網絡CNN的介紹(理論)。
    16.使用CNN解決手寫數字識別(實踐)。
    17.深度殘差網絡講解(理論)。
    18.長短時記憶網絡LSTM介紹(理論)。
    19.LSTM的使用(實踐)。

    第二天:
    上午:
    圖像識別項目:
    1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3(理論)
    2.使用Inception-v3做圖像識別(實踐)。
    3.Retrain圖像識別模型(實踐)。
    4.從頭開始訓練圖像識別模型(實踐)。
    驗證碼識別項目:
    5.生成驗證碼(實踐)。
    6.多任務學習介紹(理論)。
    7.使用多任務學習完成驗證碼識別(實踐)。
    8.驗證碼識別效果測試(實踐)。

    下午:
    文本分類項目:
    9.word2vec的介紹和實現(理論+實踐)
    10.文本分類模型(實踐)。
    語音分類項目:
    11.語音信號處理(理論)。
    12.使用LSTM完成語音分類(實踐)。
    圖片風格遷移項目:
    13.介紹風格遷移基本原理(理論)。
    14.實現圖片風格遷移(實踐)。
    深度學習前沿科技介紹。


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