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基于Python的Tensorflow进阶实战线上线下培训(8月北京)

基于Python的Tensorflow进阶实战线上线下培训(8月北京)

2021-08-19 09:00 至 2021-08-20 18:00

北京  

中科院计算所职业培训中心   

50人

报名截止

推荐会议:国家软考高级-系统分析师2024年线上培训班

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

-会议内容-

中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。

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,包含了深度学习的入门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剖析。

培训时间、地点

时间: 2021年8月19日-8月20日

线下:北京

线上:直播平台(全国)

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。

培训目标

1,全面了解深度学习和Tensorflow的相关知识。

2,学习Tensorflow的核心技术方法以及应用特征。

3,深入使用Tensorflow在深度学习中的使用。

-主办方介绍-

中科院计算所职业培训中心

1 Tensorflow基础

   1)  TensorFlow系统架构

   2)  数据流图

   3)  TensorFlow基本概念

   4)  TensorFlow实现数据流图

   5)  可视化数据流图

   6)  TensorFlow分布式

2 TensorFlow图像处理

   1) 加载图像

   2) 图像格式

   3) 把图像转换为 TFRecord文件

   4) 读取 TFRecord文件

   5) 图像处理实例

   6) 全新的数据读取方式— Dataset API

3 Tensorflow神经元函数

   1) 激活函数

   2) sigmoid函数

   3) 代价函数

   4) softmax_cross_entropy函数

4 TensorFlow自编码器

   1) 自编码简介

   2) 降噪自编码

   3) 自编码器解析手写数字

   4) 实例:用自编码预测信用卡欺诈

5 TensorFlow实现Word2vec

   1) 词向量及其表达

    2) Word2vec原理

    3) skim-gram模型

    4) 实例: TensorFlow实现Word2Vec

6 TensorFlow卷积神经网络

    1) 卷积神经网络简介

   2) 卷积层

    3) 池化层

    4) 归一化层

    5)  Tensorflow实现简单卷积神经网络

    6)  TensorFlow实现进阶卷积神经网络

    7) 几种经典卷积神经网络

7 TensorFlow循环神经网络

   1) 循环神经网络简介

   2) 前向传播与随时间反向传播

    3) 梯度消失或爆炸

    4) RNN其他变种

    5) RNN应用场景

    6) 实例:用LSTM实现分类

8 TensorFlow高层封装

    1) TensorFlow高层封装简介

    2) Estimator简介

    3) 实例:使用 Estimator预定义模型

    4) 实例:使用 Estimator自定义模型

    5) Keras简介

    6) 实例: Keras实现序列式模型

    7) TFLearn简介

9 情感分析及实操

    1) 深度学习与自然语言处理

    2) 词向量简介

  3) 循环神经网络

    4) 迁移学习简介

  5) 实例: TensorFlow实现情感分析

10 TensorFlow预测乳腺癌

   1) 数据说明

   2) 数据预处理

   3) 探索数据

   4) 构建神经网络

   5) 训练并评估模型

11 聊天机器人及实操

   1) 聊天机器人原理

    2) Encoder-Decoder架构

    3) 带注意力的框架

    4) TensorFlow实现聊天机器人

12 人脸识别及实操

    1) 人脸识别简介

    2) 人脸识别流程

    3) 项目概况

    4) 实施步骤

13 强化学习基础

   1) 强化学习简介

    2) 强化学习常用算法

   3) Q-Learning算法

   4) DQN算法

14 生成式对抗网络

    1) 生成 ndarray的几种方式

    2) 存取元素

    3) 矩阵操作

    4) 数据合并与展平

    5) 通用函数

    6) 广播机制

由业界知名大数据专家亲自授课:

杨老师  

主要研究网络信息分析、机器学习以及大数据相关技术,长期从事网络信息处理、机器学习以及大数据分析系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

-会议门票-

线下培训费:6200元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排,费用自理。

线上培训费:4900/人(含电子教材、证书等)。

培训结束,颁发中科院计算所职业培训中心“基于Python的Tensorflow进阶实战”结业证书。

会议标签:

Tensorflow Python

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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