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深度学习原理及项目实战

2018年6月2日 9:30 ~ 2018年6月2日 17:00

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    背景

    2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》,将人工智能产业提升至国家战略层面。今年两会,“人工智能”不仅被首次写入政府工作报告,同时也成为代表委员们的热议话题。

    随着人工智能(AI)特别是深度学习(Deep Learning)近年来的飞速发展,在多个领域的成功应用,已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。为了在人工智能时代取得先机,越来越多的企业寻求更加灵活和强大的深度学习能力。为帮助企业升级和转型,促进AI领域人才的培养,促进人工智能行业的发展,北京长风信息技术产业联盟将整合人工智能领域专家资源,推出人工智能系列公开课,欢迎大家参加!

    6月2日,特邀请曾在BAT公司从事过一线研发经验的资深讲师进行分享,详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想,所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图,对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想,即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想。

    实战、干货是我们的课程核心!

    智能时代,AI人才紧缺,年薪超50万起,从现在,学起!

    【课程主题】

    深度学习原理及项目实战

    【适用人群】

    深度学习、人工智能、机器学习爱好者

    【培训时间】

        2018年6月2日(周六)09:30-17:00

    【讲师介绍】

    李嘉璇老师

    李嘉璇,《TensorFlow技术解析与实战》(版权也已被台湾引进)作者,51CTO WOTI、Oreilly Strata、Boolan等大会深度学习讲师。对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有些心得。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等实战经验。曾在BAT公司长期从事一线研发工作,目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的模型压缩工具链,包括模型量化、常数化、剪枝。

    【课程大纲】

    1)覆盖Tensorflow和Tensorflow可视化TensorBoard及原理

    2)从TF数据预处理到建模训练,从图像预处理到网络模型、覆盖

    3)精讲图像识别对比等最新案例

    本课程主要以深度学习技术应用于项目目的出发,前两部分从深度学习相关开发工具Anacond、Tensorflow、Python-OpenCV2的原理和神经网络原理开始,一步一步仔细讲解、分析、编程实现:卷积神经网络CNN中的各种技术细节,让大家更好的理解卷积层、池化层、激活层等运算实现方式,快速上手构建、编写自己的卷积神经网络。

    随后加入TensorFlow的图像处理和自然语言处理上的实战内容,对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

    深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

    【培训费用】

    1000元/人

    【报名咨询】

    李老师  13611382540



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    • 婷婷
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      (6年前)

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    北京长风信息技术产业联盟

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