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2019零基础学习Keras深度学习开发实战班(威海)

2019零基础学习Keras深度学习开发实战班(威海)

2019-09-27 09:00 至 2019-09-30 05:00

威海   山东交通学院电教中心

山东交通学院   

35人

报名截止

推荐会议:AI+研发数字峰会(AiDD2024)北京站

发票类型:增值税专用发票 增值税普通发票

参会凭证:邮件/短信发送参会通知 现场凭电话姓名参会

-会议内容-

课程对象

各高等院校科研院所相关学科、计算机、软件、信息管理、统计、电子商务、金融、工商管理、生物学、化学、医学、数理统计专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生,各行业keras深度学习技术的爱好者。

时间与地点         

2019年9月27日~9月30日    山东交通学院威海校区

课程特点与目标

1,本课程采用“典型案例分析+软件上机实操”教学模式,从经典应用案例入手讲解,用简洁易懂的语言讲述理论方法同时进行实际数据分析演示;不仅适合零基础的初学者,也适合经验较为丰富的操作者;

2,通过本次学习,学员能够熟练运用keras框架进行深度学习研究;全面了解常用模型的思路、原理和建模方法

3,创建班级技术讨论群,方便学员在培训过程及后期的技术讨论、疑问解答及与讲师的长期交流;

颁发证书

可以获得:工业和信息化部颁发的证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

-主办方介绍-

山东交通学院

课程大纲

第一节

Python数据分析与机器学习算法

神经网络数学基础Keras开发环境搭建

Keras介绍

Keras序贯模型与函数式模型

Keras网络层

利用Keras对数据进行预处理

利用Keras对网络进行配置

Numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn

线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM

实战:

利用线性回归模型对数据进行分析

随机森林与特征选择

决策树应用于回归

泰坦尼克乘客存活率估计

利用SVM进行葡萄酒数据分类

SVM、逻辑回归、随机森林三者的横向比较

第二节

卷积神经网络与迁移学习

全连接神经网络

正向传播与反向传播

图像处理与卷积操作

Pooling

BatchNormalization

全连接层

网络设计流程

经典网络介绍 Alexnet、VGG、GoogLeNet、Resnet等

迁移学习,加载训练好的权重、fine-tuning

实战:

手写体数字识别

猫狗大战

迁移学习效果对比

第三节

目标检测

RCNN系列:RCNN、SPPNet、Fast-RCNN、Faster-RCNN

YOLO系列:YOLO V1、YOLO V2、YOLO V3

人脸检测与识别:MTCNN、Facenet

实战:

基于Voc数据集的Faster-RCNN实战

利用YOLO V3模型检测

利用Facenet框架进行人脸检测与识别

第四节

文本与时间序列分析

文本向量化方法

循环神经网络

LSTM与GRU

训练模型与效果展示

Attention

CNN+LSTM模型

Bi-LSTM双向循环网络

Keras函数式API与回调函数

使用TensorBoard监控深度学习模型

实战:

文本分类

文本情感语义分类

机器翻译

使用LSTM生成文本

第五节

生成式深度学习

DeepDream

风格迁移

GAN网络

DCGAN

ConditionGAN

InfoGAN

实战:

看图说话

DeepDream实战

利用GAN进行图像生成

第六节

知识图谱

知识图谱概论

知识表示与建模

知识抽取与挖掘

知识存储

知识融合

知识推理

语义搜索

知识问答

实战:

行业知识图谱应用

课程主讲

   邹老师,博士,原中科院副研究员,睿客邦创始人,天时科技首席科学家,中科航天创新技术研究院副院长,上海市计划生育科学研究所特聘专家、齐鲁交通集团旗帜信息人工智能应用部主任、天津大学创业导师;目前已经与全国十多所高校建立了 AI 联合实验室,完成和在研 30 多个人工智能工业项目,广泛应用于医疗、交通、 农业、气象、银行、电信等多个领域。

杨老师,北京理工大学博士,副教授,创成焕新科技有限公司创始人,北京睿客邦科技有限公司技术总监。

-会议门票-

普通票:3980元/人,只包含场地、课酬等培训费用,食宿费用自理。

-场馆介绍-

山东交通学院电教中心
会议标签:

大数据 人工智能 AI Keras 深度学习培训 培训证书

温馨提示
酒店与住宿: 异地参会客户请注意,为防止会议临时变动,建议您先与活动家客服确认参会信息,再安排出行与住宿事宜。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

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